论文结构

本文的组织是如下安排的：第1章，主要介绍本设计的研究动机和研究现状、数字图像处理概述、Visual C# 2.0及文本内容的组织；第2章，介绍对目标图像的预处理；第3章，基于HOUGH变换的圆形检测设计；第4章，程序调试；结论；致谢；参考文献；在结尾还附上了中英文文摘，计算程序及说明。

本设计采用了效果比较好的加权平均法，在设计程序中取了3个效果最好的参数：.299，.587，.114。不过在这里要要指明的是，在GDI+中图像存储的格式是BGR而非RGB，顺序不一样，所以在for循环内部一定要设置好red、green、blue等变量的值。

本文所述的是基于HOUGH变换勾画出目标物体的圆弧边缘，使观察者能够一目了然；圆弧边缘还蕴含了丰富的内在信息（如方向、阶跃性质和形状等），是图像识别中提取图像特征的重要属性。然而，当参数空间超过两维（比如圆检测）时，HOUGH变换的时间消耗和所需存储空间的急剧增大使得这种变换仅仅在理论分析上可行。虽然目前已提出了许多方法，但这仍然是一个公认的有待解决的问题。

本次设计所达到的效果：在一幅有多个简单图形的画面如图2-3所示中，找到其中的圆如图3-3所示。

本次设计只是对简单几何图形进行圆形检测，在HOUGH变换之前进行了对目标图像的预处理，这样我们不但对图像处理的每个过程有了一个更直观的认识，而且可以一定程度上降低HOUGH变换耗费的存储空间和处理时间。HOUGH变换必须逐点处理图像平面上的每一点，应用在圆的检测中时，参数空间的维数将扩大到三维，这将耗费大量的存储空间和处理器时间，特别是对于图像幅面大，前景复杂的图形时尤其明显。由于此次设计涉及的知识比较的广泛，导致设计时间相对较为紧迫，致使设计中用到的图像预处理也相对的简单，从而在一定程度上降低了检测的精确度。如果使用前文中提到的对图像场景中的各物体的边缘轮廓象元进行骨架化预处理，得到的效果可能会相对较好，但所用的程序会相应的变的复杂，给程序的调试也会带来较多的问题。