Att upptäcka cirklar från en digital bild är mycket viktigt i formigenkänning. I detta dokument presenteras en effektiv randomiserad algoritm (RCD) för att upptäcka cirklar, som inte är baserad på Houghtransform (HT). I stället för att använda en ackumulator för att spara information om de relaterade parametrarna i de HT-baserade metoderna behöver den föreslagna ackumulatorn inte någon ackumulator. Huvudkonceptet som används i den föreslagna RCD är att vi först slumpmässigt väljer fyra kanter pixlar i bilden och definiera ett avståndskriterium för att avgöra om det finns en möjlig cirkel i bilden; efter att ha hittat en möjlig cirkel, tillämpar vi en bevisinsamlingsprocess för att ytterligare avgöra om den möjliga cirkeln är en sann cirkel eller inte. Vissa syntetiska bilder med olika ljudnivåer och några realistiska bilder som innehåller cirkulära föremål med några ockluderade cirklar och saknade kanter har tagits för att testa prestandan. Experimentella resultat visar att den föreslagna RCD är snabbare än andra HT-baserade metoder för bullernivån mellan ljusnivån och den blygsamma nivån. För en tung ljudnivå kan den randomiserade HT vara snabbare än den föreslagna RCD, men på bekostnad av massiva minneskrav.
För att förbättra prestandan föreslog Chen och Chung Ref en effektiv randomiserad algoritm (RCD) för att upptäcka cirklar som inte använder HT samt den ackumulator som behövs för att spara information om relaterade parametrar.
An Efficient Randomized Algorithm for Detecting Circles
{'venue': 'Comput. Vis. Image Underst', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}