基于关键特征点决策的广义Hough变换目标定位快速算法

广义Hough变换对非解析轮廓的定位与检测需要考虑平移、旋转、尺度问题,所以需要对四维参数空间进行搜索,计算量、存储量相当庞大且同时保证速度和精度存在困难。为解决该问题,本文提出基于关键特征点决策的广义Hough变换目标定位快速算法。图像关键特征点包含稳定的图像信息且数量不大,因此基于角点信息的广义Hough变换检测任意形状物体的效率得到提高。检测过程首先利用模板图像的关键特征点——角点建立局部R表,然后将待检测图像中的角点依据局部R表对平移、缩放系数s和旋转角度β进行高精度全局搜索,完成对实际参考点的投票累积过程,提取累积矩阵峰值从而得到其对应的参考点位置以及s和β的参数值。实验表明,本文算法也适用于局部遮挡等情况,同时运算时间、存储消耗大大减少,检测稳定性高,具有一定应用意义。