1) randomized Hough transform(RHT)
随机Hough变换(RHT)
2) randomized Hough transform
随机Hough变换
1.
An improved randomized Hough transform is used to detect holes on auto carling.
结合纵梁漏孔检测的具体情况对随机Hough变换加以改进和应用,实现对纵梁图像圆的检测,并减少了随机Hough变换中存在的无效积累问题。
2.
Proposes an improved algorithm for detecting circles which is based on randomized Hough transform.
介绍了一种基于随机Hough变换(RHT)的圆检测的改进算法。
3.
A fast algorithm based on the randomized Hough transform is presented in order to detect such dim target with parabolic track under the background of K-distributed sea clutter and thermal noise.
该文针对K分布海杂波加热噪声背景环境下作匀加速抛物线运动的低可观测目标的检测问题,提出了一种新的基于随机Hough变换的快速检测算法。
3) random Hough transform
随机Hough变换
1.
Discriminance for the compatibility of screw fastener based on random Hough transform;
基于随机Hough变换的螺纹可旋入性判别法
2.
Detecting straight line in myocardium fibers Image based on improved random Hough transform;
改进随机Hough变换在心肌纤维图像直线检测中的应用
3.
It was described how to establish a vision system for Mini UAV,considering its own specialty,by using DSP and random hough transform(RHT) separately as hard platform and image recognize arithmetic.
针对微型UAV固有的特点,选择DSP作为硬件处理平台,以随机Hough变换作为图像识别算法,详细介绍了如何构建一个微型UAV视觉系统。
4) randomized Hough transform (RHT)
随机Hough变换
1.
The useless samplings and accumulations of randomized Hough transform (RHT) are largely reduced with the help of the ellipse s shape control point constraint and the constraint of normals at the endpoints of a chord.
充分利用椭圆的几何性质,借助椭圆的形状控制点约束和弦端点法向约束,大幅降低随机Hough变换(RHT)的无效采样和累积次数,并采用基于视觉感知聚类的模糊置信度对由同一个形变椭圆引入的多个虚假候选椭圆进行有效去除。
2.
To solve the problem of a large amount of useless accumulations yielded by random sampling when randomized Hough transform (RHT) is used to detect circles in complex images,an improved RHT is proposed.
针对随机Hough变换(RHT)在复杂图像中检测圆时产生随机采样的大量无效累积,本文提出了一种改进的RHT圆检测方法,它利用梯度方向信息来判定是否对采样到的三点进行参数累积,从而较好地解决了无效累积问题。
5) fuzzy random Hough transform
模糊随机Hough变换
6) 3D Randomized Hough Transform
3D随机Hough变换
补充资料：随机变量变换
随机变量变换
random variables
厂。使随机变量v。=z。+f。(z。)比Z。“更正态”的问题 划2.设XI，…，X。，一为独立随机变量，每一个都有{一1，11上的均匀分布(训jl又)rln distribu、tion)，并置 _X，+…十X Z·二二古言~.由中心极限定理(ceni司l俪t the~)， 尸、z。<二，一。(·卜。(:).如果令 V。一Z。一去(32。一Z力，则有 尸不。.、二，一。二)一。子典、. 、”一/ 咧3.随机变量对，习厂五万与(x扮”)’/3当。一，的时都是渐近正态的(见X’分布(‘chi一sq珑lred’distribution)).其对应分布函数与其正态逼近间的一致偏差对于对要n)3义时才小于0.01;对于、厅不(Fisher孪攀(Fisher‘Iansfon班ltjon))，则当n)23时就小于0.02;而对于(x三/n)”，(侧七on-Hilferty变换(WIIson·Hilferty transfornlltion))更只需。)3其偏差就不超过O仪幻7， 随机变量的变换长期以来被用于数理统计间题中，作为构造简单的高精度渐近公式的基础.随机变量的变换在随机过程论中也是有用的(例如“单一概率空间”方法).【补注】与上述变换有关的是玫吵哪”山展开(例如见[Al];亦见侧geworth级数(创罗明rth series)).随机变量变换【r出司佣1 variables，transfonllati佣sof;c几y，葫“以Be月It叹H”即e06P出oBan”el 确定任意给定的随机变量的函数，使其概率分布具有所要求的性质 例1设X为一有连续且.严格增的分布函数F的随机变量.那么随机变量Y=F(X)就有区间10，1]上的均匀分布，而随机变量Z二中一’(F(X”(其中中为标准正态分布函数)则有参数为O与1的正态分布(normal distribution).反之，公式X=F一‘(小(Z))使人们能从一有标准正态分布的随机变量Z得到有给定分布函数F的随机变量X. 随机变量的变换常用来联系概率论的极限定理.例如，设随机变量Z。的序列是渐近正态的，参数为(O，1).那么可以提出构造简单(月简单可逆)函数
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参考词条