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龙图腾网获悉南宁桂电电子科技研究院有限公司;桂林电子科技大学;桂林视界感知软件有限公司;广西信路威科技发展有限公司申请的专利基于霍夫变换结果与图像亚像素边缘点回归的直线高精度重定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120765745B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510898476.X，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于霍夫变换结果与图像亚像素边缘点回归的直线高精度重定位方法是由丁畅;邓杰天;陈聪;张存吉;冯志勇设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于霍夫变换结果与图像亚像素边缘点回归的直线高精度重定位方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于霍夫变换与亚像素边缘点回归的直线高精度重定位方法，适用于工业检测、零件测量、线形公路标识牌定位等领域。该方法首先通过梯度计算和三次样条插值法提取亚像素级边缘点坐标，显著提升边缘定位精度；随后结合霍夫变换的粗定位与最小二乘法拟合优化直线参数，解决了传统方法因量化误差和噪声导致的精度不足问题。技术方案包括梯度模值计算、亚像素点偏移量修正、霍夫变换Hough变换累加器矩阵投票及直线拟合优化等步骤，最终实现对零部件等几何特征的亚像素级测量。本发明在工业检测中实现了高精度直线定位，相比人工测量和传统算法，大幅提升了零部件定位与尺寸测量的效率和准确性。

本发明授权基于霍夫变换结果与图像亚像素边缘点回归的直线高精度重定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于霍夫变换结果与图像亚像素边缘点回归的直线高精度重定位方法，其特征在于：该方法包括： 1对原始图像进行梯度计算分别计算水平方向和垂直方向的梯度，如式1和式2，并计算梯度模值得出边缘强度，如式3: 1； 2； 3； 其中，x和y代表图像中的像素点坐标，gx和gy是x和y方向的梯度分量，Ix,y表示图像在像素点x,y的灰度值，g代表梯度幅值；随后，通过亚像素边缘点选取； 2定义一个二维累加器矩阵，将每个整数型像素边缘点xIi,yIi，计算在不同角度下对应的距离；其中计算公式如公式5： 5； 其中，是霍夫空间中原点到直线的垂直距离，是垂线与x轴正方向的夹角；采用查找当次最大值方法和非极大值抑制方法可以依次得出最显著的直线的和参数，k表示所需检测直线的总个数； 从极坐标系到笛卡尔坐标系的转换公式如公式6，式6中的x和y分别表示笛卡尔坐标系中的横坐标x和纵坐标y： 6； 在获得初步的直线参数后，给定，按式7从图像全体亚像素点集中提取满足以下条件的亚像边缘点集合： 7； 对于提取出来的亚像素边缘点集进行最小二乘法直线拟合，如公式8所示： 8； 其中，为亚像素边缘点的坐标，依据整数型边缘点得出，为拟合直线的预测值；n表示用于拟合的亚像素边缘点的个数；误差函数为，为了最小化误差平方和，即，整理和，分别如公式9和公式10： 9 10。

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