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随机Hough变换与Tabu搜索算法在基元提取中的比较
被引：7
作者：
唐珉
李军
胡占义
机构：
[1] 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
来源：
关键词：
随机Hough变换，Tabu搜索，优化方法，证据积累，纯随机方法;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP301.6 [算法理论];
学科分类号：
摘要：
Ｈｏｕｇｈ变换（ＨＴ）是目前应用最广的几何基元提取方法，其基本思想在于通过证据积累来提取基元．最近不少人又提出了通过代价函数的全局优化来提取几何基元的思想．随机Ｈｏｕｇｈ变换（ＲＨＴ）和Ｔａｂｕ搜索（ＴＳ）分别是Ｈｏｕｇｈ变换和优化方法中的佼佼者．ＲＨＴ和ＴＳ分别基于不同的策略，两种方法的相互比较在许多文献中已有提及，但目前尚无较完整的理论分析和系统的比较．本文在提取单个基元所需对最小点集的采样次数的期望值这一准则的基础上，对两种方法进行了比较．分析表明，随机Ｈｏｕｇｈ变换通常要优于Ｔａｂｕ搜索．从我们做的大量仿真和实际图像的实验也可看出，在提取的基元正确率相同的情况下，ＲＨＴ约比ＴＳ快１—２倍．
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