目标捕捉
-
基于低质量图像的高鲁棒性圆心检测算法实现
本项目严格参照SCI高水平学术论文的算法逻辑，实现了一种在复杂环境且图像质量较低时仍能保持高精度与高效率的圆心检测系统。该算法的核心功能在于通过多级图像增强技术处理对比度极低、噪声严重的原始图像，利用改进的局部归一化算法提升边缘检测的鲁棒性。其实现方法摒弃了传统霍夫变换对内存的高消耗，转而采用基于梯度向量分布规律的轻量化搜索策略，通过计算局部窗口内的镜像一致性或重心偏移量来锁定圆心候选项。该算法特别针对工业场景中常见的光照不均、目标遮挡、边缘模糊以及非标准圆形畸变进行了专项优化，确保在极低信噪比条件下依然
