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HOUGH

HOUGH变换:HOUGH变换是1962年由HOUGH提出来的,用于检测图像中直线、圆、抛物线、椭圆等形状能够用一定函数关系描述的曲线,它在影像分析,模式识别等很多领域中得到了成功的应用。[1]
  • 本书共分17章

    本书共分17章,第一章介绍了图像处理的基本知识,第二章介绍了图像处理编程的基本知识,以后各章分别介绍了区域分割与目标提取、边缘检测与提取、图像平滑、图像增强、特征选择与描述、彩色变换、彩色分割、几何变换、HOUGH变换、频率变换、小波变换、模式识别、神经网络、遗传算法、图像压缩的基本知识和应用实例,并且都附有相应的C语言图像处理程序。提供有一个Visual C++的学习版框架源程序和专业版演示程序,光盘里还附有专业版图像处理软件介绍和图像处理的工程应用介绍。

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    上传时间: 2017-08-23

    上传用户:脚趾头

  • HOUGH.m

    霍夫变换源码。

    标签: HOUGH

    上传时间: 2016-02-27

    上传用户:cliudian

  • 颜色空间分割、阈值分割、HOUGH变换实现目标检测

    通过使用MATLAB平台,对图片中的水杯实现检测识别

    标签: HOUGH 颜色 分割 阈值分割 目标检测 MATLAB

    上传时间: 2017-04-05

    上传用户:light

  • 基于微弱信号检测和跟踪的雷达信号处理研究

    在雷达信号处理中,通常可以延长积累时间以增加实际应用的能量,达到降低信号信噪比要求的日的。随着积累时间延长,特别是当目标进行变速、转弯等机动飞行时,目标的多普勒回波是时变的,不再能看作中稳信号,传统的基于FFT的相参积累不再适用。本文以新体制米波舌达研制为背景,研究微弱信号长时间积累检测的新理论和新方法,主要研究内容包括:1,对目前微弱信号长时间积累检测问题的研究现状进行了分析,明确了对多项式相位信号及跨距离单元积累问题研究的必要性2,研究了多项式相位信号的检测问题,提出了先对雷达的多晋勒回波信号进行时频分析,再利用随机HOUGH变换(RHT)对得到的时频图进行多项式曲线检测的方法。随机HOUGH变换是针对图象处理中直线、圆和椭圆等几何图形的检测问题而提出的,本文将其借鉴到微弱信号长时间积累检测中,克服了以往使用HOUGH变换通常只能分析线性调频信号的局限。本文对影响其检测性能的关键因素进行了分析,并进行了仿真,结果表明随机HOUGH变换具有参数空间无限大、参数精度任意高、时间和空间复杂度低的优点,特别适合于雷达信号的长时间积累检测。3,在雷达的长时间积累过程中,目标在整个积累时间内,可能由于径向运动导致其回波分段出现在几个不同的距离单元中。如果不考虑距离的走V/动,仪仪简单地将同一个距离单元上的信号进行乱累,就无法有效地利用信号的能量。这就需要在信号处理中进行跨距离单元的积累检测。本文将信号的时频图推广到时间-多普勒频率-距离三维空间中,将应用于二维图像的RHT算法推广到三维空间的检测中。利用时间-多普勒频率距离三维空间的直线检测,来克服雷达回波散布在不同距离单元所带来的信号积累问题。4,在实际应用中,随着积累时间增加,目前有关多项式相位信号检测和估计的方法需要的资源量,特别是存储量也大大增加,因而很难直接应用于微弱信号的检测。本文在高阶模糊函数的基础上,采用时域分帧处理方法,每帧进行门限预处理,剔除大部分干扰噪声,仅保留包含目标在内的部分HAF谱成分以作后续的帧间累加,最后再进行二次门限检测。目标多普勒回波进行两级门限处理的方法可以有效地应用于微弱信号的检测,减少运算量和存储需求,有利于应用于实时信号处理系统。

    标签: 微弱信号检测 雷达

    上传时间: 2022-06-17

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