Abstract—Circles detection is an im

Abstract—Circles detection is an important part of objectrecognition in image processing and computer vision. In thispaper, we propose an adaptive method based on Hough transformto detect the circle shapes in digital image. The Mexican Hatfilter derived from edge filter is used to concentrate the peaksof Hough local maxima. So, the circle center and its radius canbe extracted easily and accurate. The comparison of adaptivemethod and traditional Hough transform will be analyzed.Experimental results over several digital images with varyingranges of complexity showed the efficiency of proposed methodthat more efficient than traditional Hough transform. Finally,The development of circles detection is still needed to get thebest results, especially for circles shape with any noise.Keywords—Hough transform, circle detection, edge detection,local maxima, Sobel filter, Mexican Hat filter.

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摘要—圆圈检测是对象 识别在图像处理和计算机视觉中的重要组成部分。在 本文中，我们提出了一种基于霍夫变换的自适应方法 来检测数字图像中的圆形。 从边缘滤镜派生的墨西哥帽滤镜用于集中 霍夫局部最大值的峰值。因此，可以 轻松，准确地提取圆心及其半径。将分析自适应 方法与传统霍夫变换的比较。 在具有不同 复杂度范围的几幅数字图像上的实验结果表明，所提方法的 效率比传统的Hough变换更有效。最后， 为了获得 最佳结果，仍然需要开发圆形检测功能，尤其是对于带有任何噪音的圆形形状。 关键字—霍夫变换，圆检测，边缘检测， 局部最大值，Sobel滤波器，墨西哥帽滤波器。

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摘要-圆圈检测是物体的重要组成部分 图像处理和计算机视觉中的识别。在此 论文，我们提出了一个基于霍夫转换的自适应方法 检测数字图像中的圆形。墨西哥帽 从边缘滤光片中提取的滤波器用于浓缩峰值 霍夫当地最大。所以，圆中心和它的半径可以 提取容易和准确。自适应的比较 将分析方法和传统的霍夫转换。 多个不同数字图像的实验结果 复杂性范围显示了建议方法的效率 比传统的霍夫转换更有效。最后 圆圈检测的发展仍然需要得到 最好的结果，特别是对于任何噪音的圆圈形状。 关键词-霍夫转换，圆圈检测，边缘检测， 本地最大，索贝尔过滤器，墨西哥帽子过滤器。

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摘要圆的检测是目标检测的重要组成部分 图像处理和计算机视觉中的识别。在这个 本文提出了一种基于Hough变换的自适应方法 检测数字图像中的圆形状。墨西哥帽子 利用边缘滤波得到的滤波函数来集中峰值 霍夫局部极大值。所以圆心和半径可以 提取方便、准确。自适应算法的比较 分析了该方法和传统的Hough变换。 几种不同分辨率数字图像的实验结果 复杂度范围表明了该方法的有效性 这比传统的Hough变换更有效。最后， 圆的检测技术的发展对获得圆的形状仍有很大的帮助 最好的结果，特别是对圆形形状与任何噪音。 霍夫变换；圆检测；边缘检测， 局部极大值，Sobel滤波器，墨西哥帽滤波器。

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