基于预存储权值矩阵的多尺度Hough变换直线提取算法--《测绘学报》2008年01期
基于预存储权值矩阵的多尺度Hough变换直线提取算法
【摘要】：针对Hough变换提取直线算法在速度、精度和影像大小三方面的局限,提出一种基于预存储权值矩阵的多尺度Hough变换算法。首先阐述对经典Hough变换的改进策略,对参数空间中ρ的分辨率和θ的分辨率的最佳取值也作了探讨,之后详细说明基于预存储权值矩阵的多尺度Hough变换直线提取算法。实验证明,本文提出的算法能显著提高实际影像处理的速度和直线提取的精度,特别是对比较大的影像具有计算量小、抗噪能力强等特点。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP391.41【正文快照】：
1引言图像中的直线特征是视觉感知的重要线索和解释图像的基本依据!’，’〕，图像中的直线描述形式简洁直观，易于处理、计算，反映了图像边缘的整体特征。但是直线在图像中是以离散的像素点存在的，从图像中的像素点到形成几何意义上的直线是一个图形学实现的逆过程，因此
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【参考文献】
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京公网安备75号各种图的创办以及广度，深度优先遍历（临接矩阵存储） - 编程当前位置:& &&&各种图的创办以及广度，深度优先遍历（临接矩阵存储各种图的创办以及广度，深度优先遍历（临接矩阵存储）&&网友分享于：&&浏览：0次各种图的创建以及广度，深度优先遍历（临接矩阵存储）#include &stdio.h&
#include &iostream&
#include &limits.h&
#include &queue&
#define INFINTY INT_MAX
#define MaxVertexNum 100
//最大顶点数
typedef enum{DG,UDG,DN,UDN} GraphK
//图的种类（有向图，无向图，又向网，无向网）
typedef char VertexT
//顶点类型
typedef int AdjT
//边的关系类型（对于无权图，用1/0表示是否相邻；
// 对带权图，则为权值类型）
typedef char InfoT
typedef struct {
//该弧相关信息的指针
}ArcCell,AdjMatrix[MaxVertexNum][MaxVertexNum];
//定义弧和邻接矩阵
typedef struct {
VertexType vertex[MaxVertexNum]; //顶点向量
//邻接矩阵
int vexnum,
//图的当前顶点数和弧数
int visited[MaxVertexNum];
//标示每个顶点是否被访问过
void CreateGraph(MGraph *G);
int LocateVex(MGraph *G,VertexType v);
void CreateDG(MGraph *G);
void CreateDN(MGraph *G);
void CreateUDG(MGraph *G);
void CreateUDN(MGraph *G);
void CommonInit(MGraph *G);
void display(MGraph *G);
void InsertDGArc(MGraph *G,VertexType v,VertexType w);
void InsertUDGArc(MGraph *G,VertexType v,VertexType w);
void DFSTraver(MGraph *G);
void BFSTraver(MGraph *G);
int main()
CreateGraph(&G);
DFSTraver(&G);
BFSTraver(&G);
void CreateGraph(MGraph *G)
printf(&please enter the kind of the graph(DG:0,UDG:1,DN:2,UDN:3):&);
scanf(&%d&,(int *)&(G-&kind));
switch(G-&kind) {
CreateDG(G);
CreateUDG(G);
CreateDN(G);
CreateUDN(G);
//求顶点位置函数
int LocateVex(MGraph *G,VertexType v)
for(i=0;i&G-&i++)
if(G-&vertex[i] == v)
return -1;
void CommonInit(MGraph *G)
//如果为0，则不含其它信息。
//1.确定顶点数和弧数
printf(&please enter vexnum , arcnum and is info(1 or 0):&);
scanf(&%d%d%d&,&(G-&vexnum),&(G-&arcnum),&infoflag);
//2.确定各个顶点的值
printf(&the value of each vertex:&);
for(int i=0;i&G-&i++)
//getchar();
scanf(& %c&,&(G-&vertex[i]));
//3.初始化邻接矩阵
for (int i = 0; i & G-& ++i)
for(int j=0;j& G-&j++)
G-&arcs[i][j].adj = 0;
G-&arcs[i][j].info = NULL;
//插入又向边
void InsertDGArc(MGraph *G,VertexType v,VertexType w)
int i = LocateVex(G,v);
int j = LocateVex(G,w);
if(i&=0 && j&=0)
G-&arcs[i][j].adj = 1;
//插入无向边
void InsertUDGArc(MGraph *G,VertexType v,VertexType w)
int i = LocateVex(G,v);
int j = LocateVex(G,w);
if(i&=0 && j&=0) {
G-&arcs[j][i].adj = 1;
G-&arcs[i][j].adj = 1;
//创建有向图
void CreateDG(MGraph *G)
CommonInit(G);
VertexType v1,v2;
//确定邻接矩阵
printf(&please input %d heads and %d tails:\n&,G-&arcnum,G-&arcnum);
for(int k=0; k&G-& k++)
scanf(& %c %c&,&v1,&v2);
InsertDGArc(G,v1,v2);
display(G);
//创建无向图
void CreateUDG(MGraph *G)
CommonInit(G);
VertexType v1,v2;
//确定邻接矩阵
printf(&please input %d heads and %d tails:\n&,G-&arcnum,G-&arcnum);
for(int k=0; k&G-& k++)
scanf(& %c %c&,&v1,&v2);
InsertUDGArc(G,v1,v2);
display(G);
//创建又向网
void CreateDN(MGraph *G)
VertexType v1,v2;
CommonInit(G);
//初始化邻接矩阵
for (int i = 0; i & G-& ++i)
for(int j=0;j& G-&j++)
G-&arcs[i][j].adj = INFINTY;
//确定邻接矩阵
printf(&please input %d heads and %d tails and weights:\n&,G-&arcnum,G-&arcnum);
for(int k=0; k&G-& k++)
scanf(& %c %c %d&,&v1,&v2,&weight);
int i = LocateVex(G,v1);
int j = LocateVex(G,v2);
if(i&=0 && j&=0)
G-&arcs[i][j].adj =
display(G);
//创建无向网
void CreateUDN(MGraph *G)
VertexType v1,v2;
CommonInit(G);
//初始化邻接矩阵
for (int i = 0; i & G-& ++i)
for(int j=0;j& G-&j++)
G-&arcs[i][j].adj = INFINTY;
//确定邻接矩阵
printf(&please input %d heads and %d tails and weights:\n&,G-&arcnum,G-&arcnum);
for(int k=0; k&G-& k++)
scanf(& %c %c %d&,&v1,&v2,&weight);
int i = LocateVex(G,v1);
int j = LocateVex(G,v2);
if(i&=0 && j&=0)
G-&arcs[i][j].adj =
G-&arcs[j][i].adj =
display(G);
void display(MGraph *G)
for(int i=0;i&G-&i++)
for(int j=0;j&G-&j++)
printf(&%d &,G-&arcs[i][j].adj);
printf(&\n&);
void Visit(MGraph *G,int v)
printf(&%c &,G-&vertex[v]);
void DFS(MGraph *G,int v)
Visit(G,v);
G-&visited[v] = 1;
for(int i=0;i&G-&i++) {
if(!(G-&visited[i]) && G-&arcs[v][i].adj == 1){
//cout&&G-&visited[i];
//深度优先遍历
void DFSTraver(MGraph *G)
for (int i = 0; i & G-& i++)
G-&visited[i] = 0;
printf(&DFSTraver:\n&);
for (int i = 0; i & G-& i++)
if(!G-&visited[i])
//返回节点v的第一个临接顶点
int FirstAdjVertex(MGraph *G,int v)
for (int i = 0; i & G-& i++)
if(G-&arcs[v][i].adj==1 && i!=v)
return -1;//如果没有，返回-1
//返回v相对于w的下一个临接点
int NextAdjVex(MGraph *G,int v,int w)
for (int i = w+1; i & G-& i++)
if(G-&arcs[v][i].adj==1 && i!=v)
return -1;
void BFS(MGraph *G,int v)
Visit(G,v);
G-&visited[v] = 1;
queue&int&
q.push(v);
while(!q.empty())
w = q.front();
q.pop(); //队头元素出队
while(w!=-1)
if(!G-&visited[w])
Visit(G,w);
G-&visited[w] = 1;
q.push(w);
w = NextAdjVex(G,v,w);
//广度度优先遍历
void BFSTraver(MGraph *G)
printf(&\nBFSTraver:\n&);
for (int i = 0; i & G-& i++)
G-&visited[i] = 0;
for (int i = 0; i & G-& i++)
if(!G-&visited[i])
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G=(VE)nGnA[i,j]=1,if (vi,vj)EG
& A[i,j]=0,if (vi,vj)EG
1nAii=01in
2Aij=Aji1in1jn
3nnnnn+1/2
5iiiODvi[IDvi]
& A[I,j]=Wij& &&&&&&&&&if (Vi,Vj)E(G)
& A[I,j]=0& if (Vi,Vj)E(G)
const int MaxVertices=10;
const int MaxWeight=32767;
class AdjMWGraph
&& int Vertices[10];&&&&&&&&&& //
&& int Edge[MaxVertices][MaxVertices];&&&&&&&& //
&&& int numE;&&&&&&&&&&& //
&&& int numV;&&&&&&&&&&& //
&&& public: ;&&&&&&&&& //
&&& private: ;&&&&&&&&& //
EdgeTyPe01
S(n)=0(n2)
2.&&& &Adjacency List1
data&& adjvex
:① adjvexvivjj② next&
dest& weight&& next
&&& nen2e&&& vivi&
3) &&& &&&&vivi(vi)
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有向图的邻接矩阵存储结构
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拓扑排序及其应用 * 拓扑排序 无环的有向图叫有向无环图 DAG
考虑计算机专业学生的学习
这是一个系统工程，每一门课程的学习是整个工程中的一个活动。其中有些课程要求有先修课程，有些则不要求。这样在有些课程之间有先后关系，有些课程可以并行地学习 * 拓扑排序 C1 高等数学 C2 程序设计基础 C3 离散数学 C1,
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C3 C5 高级语言程序设计 C2 C6 编译原理 C4,
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C9 C8 普通物理 C1 C9 计算机原理 C8 * 拓扑排序 我们用一种有向图来表示课程的开设，在这种有向图中，顶点表示活动，弧表示活动的先后关系，这种有向图叫做顶点代表活动 Activity On Vertices 的网，简称AOV网 * 在AOV网中，弧 i, j 表示活动i应先于活动j开始，即活动i必须完成后，活动j才可以开始，并称i为j的直接前驱，j为i的直接后继。这种前驱与后继的关系有传递性 此外，任何活动i不能以它自己作为自己的前驱或后继，这叫做自反性 从前驱和后继的传递性和自反性来看，AOV网中不能出现有向环。在AOV网中如果出现了有向环，则意味着某项活动必须以自己作为先决条件，这是悖论，工程将无法进行。对程序流程而言，将出现死循环 因此，对给定的AOV网，应先判断它是否存在有向环 判断AOV网是否存在有向环的方法是对该AOV网进行拓扑排序，将AOV网中顶点排列成一个线性序列，若该线性序列中包含AOV网的全部顶点，则AOV网无环；否则AOV网中存在有向环，该AOV网所代表的工程是不可行的 拓扑排序 * 将有向无环图中的所有顶点在不违反先决条件的情况下排列成一个线性序列的过程叫拓扑排序
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正在加载中，请稍后...表示法/邻接矩阵
在图的邻接矩阵表示法中：① 用邻接矩阵表示顶点间的相邻关系② 用一个顺序表来存储顶点信息图的矩阵设G=(V，E)是具有n个顶点的图，则G的邻接矩阵是具有如下性质的n阶方阵：邻接矩阵【例】下图中无向图G 5 和有向图G 6 的邻接矩阵分别为A l 和A 2 。邻接矩阵网络矩阵若G是网络，则邻接矩阵可定义为：邻接矩阵其中：w ij 表示边上的权值;∞表示一个计算机允许的、大于所有边上权值的数。【例】下面带权图的两种邻接矩阵分别为A 3 和A 4 。邻接矩阵图的邻接矩阵存储结构形式说明#define MaxVertexNum l00 //最大顶点数，应由用户定义typedef char VertexT //顶点类型应由用户定义typedef int EdgeT //边上的权值类型应由用户定义typedef struct{VextexType vexs[MaxVertexNum] //顶点表EdeType edges[MaxVertexNum][MaxVertexNum];//邻接矩阵，可看作边表int n，e; //图中当前的顶点数和边数}MG注意：① 在简单应用中，可直接用二维数组作为图的邻接矩阵(顶点表及顶点数等均可省略)。② 当邻接矩阵中的元素仅表示相应的边是否存在时，EdgeTyPe可定义为值为0和1的枚举类型。③无向图的邻接矩阵是对称矩阵，对规模特大的邻接矩阵可压缩存储。④邻接矩阵表示法的空间复杂度S(n)=0(n 2 )。⑤建立无向网络的算法。void CreateMGraph(MGraph *G){//建立无向网的邻接矩阵表示int i，j，k，w;scanf("%d%d"，&G->n，&G->e); //输入顶点数和边数for(i = 0;i <i++) //读入顶点信息，建立顶点表{G->vexs=getchar();}for(i = 0;i n;i++){for(j = 0;j n;j++){G->edges[i][j] = 0; //邻接矩阵初始化}}for(k = 0;k e;k++){//读入e条边，建立邻接矩阵scanf("%d%d%d"，&i，&j，&w); //输入边(v i ,v j )上的权wG->edges[i][j]=w;G->edges[j][i]=w;}}//CreateMGraph该算法的执行时间是0(n+n 2 +e)。由于e根据图的定义可知，图的逻辑结构分为两部分：V和E的集合。因此，用一个一维数组存放图中所有顶点数据；用一个二维数组存放顶点间关系（边或弧）的数据，称这个二维数组为邻接矩阵。邻接矩阵又分为有向图邻接矩阵和无向图邻接矩阵。Matlab表达N=4;//图中的节点数目dag=zeros(N,N);//邻接矩阵初始化，值均为0C=1;S=2;R=3;W=4;//制定各节点编号dag(C,[RS])=1;//有两条有向边：C->R,C->Sdag(R,W)=1;//有向边：R->Wdag(S,W)=1;//有向边：S->W
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