1、“.....因为霍夫变换在其对局部缺损检测时并不敏感，这些也就成了现代视觉研究，图像几何形状研究中青睐的原因。主要应用于模欧氏距离为基础，首先初始个样本对象作为第个聚类中心，再选择个与第个聚类中心最大距离的样本作为第个聚类中心，然后确定其他的聚类中心，直到无新的聚类中心产生。最后将样本按最小距离原则归入最近的类。聚类分析图所示。结语经过值化处理后图像像素就上和，但是由于噪声的影响，产生种多边形边界检测优化算法论文原稿的直线。由上所述，将原始图像变换到所采用的模型空间，用满足模型并经过定比例数量边界点的线，这样就把检测直线问题转成检测模型空间的参数问题，最终通过模型求得峰值参数......”。

2、“.....如图所示霍夫边缘检测后的图。聚类分析本算法研究中采用具体计算如下图像的每个像素的水平及垂直灰度值通过以下公式结合，来计算该点灰度的大小通常，为了提高运行的效率采用近似值。如图所示索贝尔边缘检测后的图像。变换原理在图像中检测直线的问题，其实质是找到构成直线的所有的像素点。那么问题就是从找到直线，变成找加连通域检测并运用开运算去除小区域，霍夫检测后进行数据聚类分析，实验表明该优化算法具有很好的抗干扰性能。霍夫检测算子在边缘检测中常用见的算子之，在图像识别过程中采用离散差分算子，在个区域和另外差异性大的区域交汇时会产生像素值突变的现象......”。

3、“.....根据每个像素对应的坐标，每个像素对应周围有个相邻的像素，在常用的图像特征研究中，这些像素相邻的关系基本有两种相邻与相邻。相邻即上下左右个像素点，如下图所示。相邻包括了对角线位置的点，如下图所示。种多边形边界检测优化算法论文原连通域面积小于个值得区域，置为背景颜色，这样就等同于将小于面积阈值的连通域删除，对噪声点去除起到了很好的效果。如图所示，去除小区域连通域的图像。种多边形边界检测优化算法论文原稿。图像预处理值化随着图像方面的研究，值化在图像算法研究中也是个很成熟的算法，根据局得直线数目也增多，增大直线检测的复杂度，现采用在霍夫检测前增加连通域检测并运用开运算去除小区域，霍夫检测后进行数据聚类分析......”。

4、“.....图像连通域标记将图像显示到个坐标系中，根据每个像素对应的坐标，每个像素对应周围有个相邻的像素，在常用的算的将噪声点去掉，并取得了很好的效果。完成以上预处理后，根据检测出图像的边缘，对于霍夫检测产生多直线的现象，采用最大最小聚类法，很好的处理了不规则边缘拟合曲线的选取。参考文献冈萨雷斯数字图像处理北京电子工业出版社，叶州海，陈富民种广义霍夫变换的改进微型距离法是模式识别中种基于试探的类聚算法，它以欧式距离为基础，取尽可能远的对象作为聚类中心。因此可以避免法初值选取时可能出现的聚类种子过于临近的情况，它不仅能智能确定初试聚类种子的个数，而且提高了划分初试数据集的效率......”。

5、“.....首先初始个样本种多边形边界检测优化算法论文原稿部或全局的特征求取局部或全局的阈值，大于阈值对应位置设置为，反之设置为，这样最后图像就成了黑白图像了。图像处理的过程中值化起到了举足轻重的作用，为算法下步研究建立很好的像素环境，从而能将图像的主要目标特征显现出来。如图所示自适应值化后的图像。为，反之设置为，这样最后图像就成了黑白图像了。图像处理的过程中值化起到了举足轻重的作用，为算法下步研究建立很好的像素环境，从而能将图像的主要目标特征显现出来。如图所示自适应值化后的图像。测试中将每个连通域的点标记，这样同个连通域中标记点的个数就是连通域的面积，把参考行坐标系变化，变成......”。

6、“.....空间的直线上每个点在坐标系中都表现为经过的直线。找到所有点的问题，转变为寻找直线的问题。对于图像中的每个点，在坐标系中对应着很多的直线。找到直线的交点，就对应着找到图像中的直线。由上所述，将原始图像变图像特征研究中，这些像素相邻的关系基本有两种相邻与相邻。相邻即上下左右个像素点，如下图所示。相邻包括了对角线位置的点，如下图所示。图像预处理值化随着图像方面的研究，值化在图像算法研究中也是个很成熟的算法，根据局部或全局的特征求取局部或全局的阈值，大于阈值对应位置设置电脑应用，张会章，张利霞，郭蕾用霍夫变换来提取目标边界计算机应用，。摘要具有边宽的多边形图形中，在求取每条边特征的研究中......”。

7、“.....但是实际计算中发现，每个图像都具有定的噪声干扰，这样导致多边形的边缘并没理想中规则。这样根据边缘点象作为第个聚类中心，再选择个与第个聚类中心最大距离的样本作为第个聚类中心，然后确定其他的聚类中心，直到无新的聚类中心产生。最后将样本按最小距离原则归入最近的类。聚类分析图所示。结语经过值化处理后图像像素就上和，但是由于噪声的影响，产生了很多噪声白点，利用连通域和开运换到所采用的模型空间，用满足模型并经过定比例数量边界点的线，这样就把检测直线问题转成检测模型空间的参数问题，最终通过模型求得峰值参数，把整个原始图像的问题通过局部特征求出所需要的信息。如图所示霍夫边缘检测后的图......”。

8、“.....最大最小种多边形边界检测优化算法论文原稿平及垂直灰度值通过以下公式结合，来计算该点灰度的大小通常，为了提高运行的效率采用近似值。如图所示索贝尔边缘检测后的图像。变换原理在图像中检测直线的问题，其实质是找到构成直线的所有的像素点。那么问题就是从找到直线，变成找到符合的所有的点的问题。式识别领域中对值图像进行直线检测。种多边形边界检测优化算法论文原稿。霍夫检测算子在边缘检测中常用见的算子之，在图像识别过程中采用离散差分算子，在个区域和另外差异性大的区域交汇时会产生像素值突变的现象，利用这样的特征可以就可以将边缘点找出并做上标记。很多噪声白点......”。

9、“.....并取得了很好的效果。完成以上预处理后，根据检测出图像的边缘，对于霍夫检测产生多直线的现象，采用最大最小聚类法，很好的处理了不规则边缘拟合曲线的选取。参考文献冈萨雷斯数字图像处理北京电子工业出版社，叶州海，陈最大最小距离法聚类法，最大最小距离法是模式识别中种基于试探的类聚算法，它以欧式距离为基础，取尽可能远的对象作为聚类中心。因此可以避免法初值选取时可能出现的聚类种子过于临近的情况，它不仅能智能确定初试聚类种子的个数，而且提高了划分初试数据集的效率。该算法以到符合的所有的点的问题。进行坐标系变化，变成。这样表示为过点的直线束。空间的直线上每个点在坐标系中都表现为经过的直线。找到所有点的问题......”。