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摘要很长一段时间, Hough变换（HT）技术的应用一直局限于小尺寸的图像， 对于大尺寸的图像,端点检测和线检验变得更加费时。许多以HT为主的线检测方法无法检测线的宽度，本文提出了一种使用HT检测线段的新方法，这使得它适用于大尺寸的图像，那些线宽起关键作用的应用，我们的方法是用一种边界记录器来消除冗余分析。并采用图像分析为主线的验证方法，克服了使用阈值法将短线从背景噪声中区分开来的困难。。它避免了删除检测到的线段像素的重叠线，这是更强大，比只清除了N的邻里。这种方法可以很容易地扩展到HT的改进方法，执行总体的积累。实验结果表明，这种处理大尺寸图像做法是非常高效。49108
1 介绍
Hough变换（HT）技术是一种寻找数字图像的预定义功能的强大的工具[1]。在图像空间里，由于HT转换成端点检测问题更容易解困难的总体性的检测问题，即使在受干扰、偏差、部分遮挡的复杂环境里，它也能正常工作。HT是能够检测直线，圆，椭圆和其他二进制曲线和灰度图像。然而，很多HT的应用仅限于小尺寸的图像。众所周知，HT的应用到大尺寸图像的弱点是效率低下，因此，HT应用到大尺寸图像的尝试通常是失败的。选择一个适当的门槛，以区别于干扰短线的难度和失踪的线宽。
一般来说，使用HT检测线，包括三个步骤：积累，端点检测，和线检验。通常来说，预先提取图像的特征点进行处理是很有必要的，选取特征点的时候，通常可以选用内侧点或边缘点。到目前为止的调查，前两个步骤是可以实现的。有一些好的改进HT的方法。例如，根据斜率HT, 随机HT，机率HT和抽样HT ，已经大幅提出了加快积累和突出的端点，这些技术也可以应用到大尺寸的图像。也有许多方法来检测全部的端点。常用的方法是找到当地的最大值内an NN neighborhood ，其中N是非常关键的：使用过大的N将抑制一些实线，而使用过小N会产生重叠线。princen提出了一个重复全部端点的检测方法。比清理刚性尺寸的N，这种方法更强大，但是用它来处理一个大尺寸的图像是非常耗时的，这是因为它重复得太多了。事实上，它仅适用于子图像。线验证的步骤是让线段沿线的确切位置，最基本的方法是顺序检查是在狭长的峰值参数（R，θ），确定的区域特征点的连接，量化的间隔r，和采样间隔θ。经过线方程反复搜索计算特征点，论文网这一步可能含有大量行的大尺寸图像比前两个步骤，更费时。还有，它不能检测线的宽度。然而，很少有涉及对这一步进行改善。
本文的主要目的是要认识到这种差的扫描工程图纸图像里的线的方式，这些图像通常含有粗实线和虚线，一些流行的图形识别方法，包括基于细实线的，基于轮廓的，和基于像素追踪的，不能处理这些图像，因为它们都依赖于连接和平行线图像边缘。然而，在这里边，HT 具有显着的优势。因此，我们提出了一个HT为基础的高效率的方法来验证线和检测线的宽度，因为线宽信息对工程图纸的进一步处理是至关重要的。
2 在线检测算法
由于工程图纸通常存储和处理的二进制格式，我们假设该图像是单色（即前景和黑色背景白色），我们预先设定两个临界值，MIN_LW 和 MAX_LW，分别表示可接受的最低和最高的线宽。在前期处理中，我们执行对输入图像的水平和垂直扫描运行长度中提取的有效运行内侧像素特征点，一个有效运行的长度必须介于MIN_LW 和 MAX_LW，考虑到图像质量较差，一个像素的间隙不能中断运行。
换种简单的说法，我们选择的标准直线HT（见公式1）检测算法