国防科技大学学报2003年第3期
直线方程,求解两条直线方程的解即可得到水柱在投影屏上落点的坐标。
3试验结果及分析
实验采用2.3.2节的算法,图块尺寸取32×32,取Ⅳ=10,对参数P和0加一定的限制,p取值范围为0~150像素,右视图像0取值为10。到80。,左视图像口取值一10。~一80。,采样间隔为0.5。,灰度Houe3一变换直接运算算法与本文所提出的加速算法的运算量对比在表1中给出。
表1Hough算法运算量对比
Tab.IComputatiottalbmden…p日rison
实验所选的图像为灭火模拟训练系统现场运行时采集的原始图像,图像分辨率为384×288。
图2为原始图像及Hough变换的检测结果,表2给出了图2中左视摄像机图像的灰度Hough变换结果。
表2灰度Hough变换结果
Tab.2GrayscaleHoughtXmq¥foIlllresult
依据检测的结果参数在原图上画出的直线(10个Hough变换参考点的坐标位置已在图中以白色方块绘出)。从直接的对比中可以看出,以6号像素点为参考点得出的How,h变换值最大,因此以此点检测结果作为水柱轨迹线的参数。
从图中可以看出,该直线与水柱中心线重台比较好。试验用任意采集的近百幅图像都得到了很好的结果。
为检测算法的抗噪能力,分别对实验图像加零均值正态噪声,图3和图4为原始图加不同幅度的噪声后的试验结果,表3给出了原图加不同幅度的噪声后的试验结果对比。对多幅图的试验结果显示当所加零均值正态噪声的方差一<30时,算法检测结果依然基本正确,表明算法抗干扰性能良好,方差d>30flj有的图像会出现检测错误。