隧道干擾槽壁面，水泥顆粒，標準施工線的存在，結合光的影響，對檢測電纜造成很大困難。于缺乏一般算法難以克服各種干擾，而邊界特征電纜，算法的集成和改進提出了結合Hough的變換來確定多個電纜面積 - 功能。先，使用背景減法或確定感興趣區(qū)域和漸變梯度圖像，漸變特征和鄰域來進行邊緣檢測，以給出一組邊界圖;最后，在圖4的整個范圍內，從邊界提取變換的修改的霍夫。驗表明，該算法可以適應上下文和目標的復雜變化，滿足實時傳感電纜的要求。鍵詞：極限位置，感興趣區(qū)域，多功能融合，礦用電纜Hough變換DOIDOI：10，11907 / rjdk.171934 CLC：TP319文獻標識碼：A文章編號產品編號：16727800（2017）011 019 304概述為了確保電纜隧道不被損壞，需要長時間手動進行常規(guī)電纜表面檢查和電纜扎帶。
　　于人眼的疲勞和情緒的影響[1]，不是電纜的長期損壞得到有效解決，自動檢測的有效搜索和精密技術具有重要意義。段區(qū)域是檢測電纜，裂縫的存在，水泥顆粒，隧道壁表面作為標準線的構造以及不均勻的亮度分布電纜表面的必要步驟，在均勻照明和陰影的同時，傳統的方法無法達到預期的效果。見的圖像分割[2]，以及基于區(qū)域[3]的方法，特定理論的邊緣閾值[45]。離邊緣對噪聲很敏感，噪聲應用于較小的，不太復雜的基于圖像的[6]。常認為灰度值本身的常規(guī)像素分割閾值對于噪聲的該因子[7]的空間特性不被認為是非常敏感的。大目標在[8]處沒有劃分高產量時，基于區(qū)域分離確定分割方法中的種子點。要分割特殊理論的基本問題是時間過長，其部分圖像分割算法是一種節(jié)省時間的聯合趨勢[8]。年來，一些研究人員提出了改進的算法。[9]，其中組合檢測目標多目標檢測直方圖算法進行目標檢測，檢測可以實現實時性要求，理想處理效果。是當目標和灰色的背景時，類似的紋理會受到過度分割。Akash [10]提出了一種算法，用于K-means和螢火蟲算法的組合，可以快速有效地分割復雜的多目標圖像，但目標識別的極限和噪聲影響不良。然電纜與墻面復雜，但電纜的層次和邊界壁較小，梯度較大，單場分布較大。

　　
　　于這些特征，預處理第一圖像以確定感興趣區(qū)域，然后穿過灰度合并，梯度場特征，每個標記像素的假定輪廓像素。
　　定邊界的連續(xù)性，使用霍夫變換提取極限的噪聲的并聯電阻和分散性分布。于標準霍夫變換需要較長時間，不能滿足視頻圖像實時檢測的要求，因此可以更好地改造霍夫算法。換Hough Hough變換是一種常見的不連續(xù)邊界檢測方法，其基本思想是圖像的空間和對偶參數空間的點。標空間的XY圖像由點（xi，yi）滿足直線：yi = axi b（1）其中a，b分別表示原點處的斜率和縱坐標?？紙D1，公式（1）的參數化子類型可以表示為：ρ=xicosθ yisinθ，0≤θ≤π（2），可以在共線點圖像空間中看到圖1和2對應于兩條線的點p處的參數空間。句話說，虛線的圖像共線空間參數空間對應于交叉。于坐標系的每個像素（x，y）XY，作為離散的，在ρθ平面量化為幾個小單元的范數霍夫參數變換空間是對應于不同的p thetav的量化值的順序計算值，并且投票的相應小量化細胞。票峰值空間檢測量化參數，相應的峰值（ρ，θ）是線性方程加上共線圖像場參數的點數。除檢測到的峰值及其附近的一系列值，然后繼續(xù)檢測直到它檢測到直線以滿足所有要求為止。

　　
　　種強魯棒性算法，噪聲小，但計算，在極端情況下，計算復雜度為O（N3）。
　　1線性檢測算法對變換后的Hough圖像進行預處理，考慮空間濾波，頻域濾波等雙面濾紙中的高斯濾波低通濾波方法。是一個線性平滑濾波器，根據高斯函數的判定值的形狀，正態(tài)分布非常有效地濾除噪聲，適當選擇濾波器的截止頻率可以更好地D0。算法的結果和性能分析的效率，環(huán)境的延時體驗：IntelCorei5，3.20GHz，512G內存，Matlab R2012b軟件環(huán)境。旦電纜到提取邊界，電纜充電區(qū)域。擇的6個視頻幀包含所有類型的干擾，237和607將如圖所示進行處理。法算法[9]和[10]提出的比較，圖4和圖5，6.實驗結果表明，當背景為灰色時，紋理類似于目標或嘈雜區(qū)域，背投影直方圖方法和螢火蟲算法K-means算法以及目標區(qū)域的組合不能沒有準確定位，識別結果是粗糙的邊界，沒有擺脫陰影的影響，所提出的算法處理效果更加理想，可以準確定位目標區(qū)域和強大的抗噪能力。驗證算法的老化時間性能，選擇第一個代表性視頻圖像分析6.51，159，237，652，在表1中進行標準Hough變換和Hough變換，改善運行時間，比較結果。線提取部分可見Hough的改進增強，大大降低了轉換霍夫時間標準的標準。外，當提取前端部分平均限制為24 ms時，提取總限制約為35~45 ms，采樣率為20 / s，并能滿足實際需要項目。
　　論這種針對復雜背景的獨特功能無法準確檢測目標區(qū)域的問題，一種多功能融合的方式，盡可能顯示端點的第一個目的，然后提取所需的限制。挖掘限制時，標準問題對于Hough變換消耗過多，我們提出了一個基于兩票Hough變換塊的公式來實現實時檢測要求。驗結果表明，所提出的復雜壁底電纜檢測算法對一般算法的檢測結果有很大提高，以滿足實時檢測技術要求。
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