数字图像处理技术广泛应用于机器视觉、自动化检测和视频监控等领域。通用的图像处理系统采用图像采集卡将图像传送至PC，从而实现图像处理的各种算法。近年来，随着集成电路和嵌入式技术的发展，特别是DSP集成度、稳定性、运算速度、数据吞吐量等性能的不断提高，以DSP为的实时图像处理系统得到开发。采用DSP实现快速数字图像处理可将算法嵌入到DSP中，充分利用DSP的高速性和并行性，提高系统的运行速度，达到数字图像处理的实时性。相对于基于PC机的通用图像处理系统，基于DSP的图像处理系统具有体积小，功耗低等优点，适用于嵌入式系统领域。
在图像处理中检测圆通常需要计算圆形度，半径，圆心位置等圆参数。Hough变换是目前应用广泛的圆检测方法，该方法可靠性高，在噪声、变形、甚至部分区域丢失的状态下仍然能取得理想效果。但其缺点是计算复杂，内存需求大。算法的实时性很差，不能满足实时性的要求。
国内外对Hough变换的研究及应用动态：Hough变换于1962年由Paul Hough提出，并在美国作为被发表。它所实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系。由于具有一些明显优点和可贵性质，它引起了许多国内外学者和工程技术人员的普遍关注。例如，由于其根据局部度量来计算全面描述参数，因而对于区域边界被噪声干扰或被其他目标遮盖而引起边界发生某些间断的情况，它具有很好的容错性和鲁棒性。多年来，们对Hough变换的理论性质和应用方法进行了深入而广泛的研究， 并取得了许多有价值的成果。
根据某项工程的实际要求，对标准Hough变换检测圆算法进行改进，并在TMS320DM642平台上实现，取得较好的检测效果，并达到实时性要求。
TMS320DM642是TI公司C6000系列DSP总的定点DSP，其是C6416型高性能数字信号处理器，具有极强的处理性能，高度的灵活性和可编程性，同时外围集成了非常完整的音频、视频和网络通信等设备及接口，特别适用于机器视觉、医学成像、网络视频监控、数字广播以及基于数字视频/图像处理的消费类电子产品等高速DSP应用领域。笔者针对市场客户的需求，设计并实现了一款以TVP5150为视频输入解码器，以PCM1801为音频输入采集电路，以TMS320DM642型DSP为处理器的多路视频采集兼压缩处理PCI板卡，并将其应用于构建高稳定性、高鲁棒性和多媒体数字监控系统，取得了较好的社会效益和经济效益。
算法运行平台采用北京合众达公司的SEED-DTK-VPM642多媒体实验平台，该平台采用TI公司的TMS320DM642作为处理器。TMS320DM642是专用于数字媒体应用的高性能32位定点DSP，工作主频达720 MHz，处理性能可达5 760 MI／s，强大的图像处理能力为实现算法实时性和可靠性提供保证。该实验平台的整体功能框图如图1所示。前端通过CCD摄像机获得视频图像，经视频解码器TVP5150的数字化处理后，形成并行数字码流以EDMA传输方式将数据传送到TMS320DM642的数据输入缓冲区，对图像进行实时处理后的数据自动通过EDMA传输至数据输出缓冲区，再通过视频编码器SAA7121形成码流，传送到显示器显示检测结果。在整个算法的实现过程中，为了满足实时性的要求，都是以EDMA的传输方式传输数据。
Hough变换的基本思想是将图像从空间域变换到参数空间，用大多数边界点满足的某种参数形式来描述图像中的曲线。假设在x-y平面检测并确定一个圆的参数，图像中待检测圆周点的集合为{（xi，yi），i=1，2，3，…，n}，（x，y）为该集合中的一点，其在参数坐标系（a，b，r）中解析式为：
该解析式对应的曲面为三维锥面。图像中任意确定的一点均有参数空间的一个三维锥面与之对应。对于圆周上的任一点{(xi,yi)，i=1，2，3，…，n}，这些三维锥面构成圆锥面簇，如图2所示。
若集合中的点均在同一个圆周上，则这些圆锥面簇相交于参数空间上某一点，该点恰好对应于图像平面的圆心坐标及圆的半径。Hough变换在计算上将参数空间进一步分割为累加器单元A（i，j，k），并先使累加器单元置零。根据式（1）对参数作相应循环，如果一个a（i）值得到相应的b（j），r（k），就令A（i,j,k）=A（i，j,k）+1。对每个累加器进行比较，找到值累加器，该累加器所对应的参数值（a,b,r），就是在平面上所要检测圆的圆心及半径。
标准Hough变换的计算非常复杂，在圆形检测应用中随着取值范围的不断扩大，在参数域的三维数组尺寸成正比例增加，需要占用大量计算机内存，计算效率低下。因此，尽可能缩小参与Hough变换的参数域范围是提高其效率的关键。对其改进的步骤如下：
步：对图像作canny边缘检测处理，得出图像中待检测圆的单像素宽的边缘；
第二步：求出图像中待检测圆边缘在上，下，左，右4个方向上的极点，然后根据圆的几何对称性，采用“外接矩形法”估算待检测圆的圆心及半径，生成相应的子图，并滤除图像中的噪声。“外接矩形法”估算圆参数方法如图3所示，其中圆心O为
第三步：考虑到图像可能存在缺陷和噪声，对估算所得到的圆心及半径进行适量缩放，从而缩小参与Hough变换的参数域范围。
第四步：在确定的圆心及半径范围内，根据圆的参数方程进行。Hough变换，从而检测圆的参数。
算法的实现是基于CCS和DSP／BIOS及TI倡导的DSP软件架构RF5。该算法分为输入任务、处理任务、输出任务3个任务，软件框架如图4所示。
在初始化完成后，系统进入DSP／BIOS任务调度管理，3个任务通过RF5的SCOM模块互相发送消息。
这3个任务完成的工作是：
（1）输入任务 从输入设备驱动程序获得视频图像。它使用驱动程序提供的FVID_exchange调用从输入设备获得一帧新视频图像。输入任务接着发送消息到处理任务，消息中包含图像数据指针，接着等待输出任务发送来的消息以继续运行。
（2）处理任务 一直等到接收输入任务，包含图像数据指针消息，才开始激活运行。对接收到图像数据进行预处理，得出图像中待检测圆的细边缘，然后调用改进的Hough变换检测圆的参数，接着发送消息到输出任务，消息中包含经Hough变换检测后生成的图像数据指针，然后等待输入任务发送来的消息以继续运行。
（3）输出任务 将图像显示在显示设备上，使用驱动程序提供的FVID_exchange调用实现图像的显示，接着发送消息到输入任务，然后等待处理任务发送来的消息以继续运行。
采用某光纤插针内孔参数检测项目中所获取的内孔圆（如图5a所示，实际图像大小1 392×1 040像素，限于篇幅，缩小为原图的10％）来检验算法效果。原图的实际圆心坐标为（678，503），半径为462。图5b为使用Canny算子检测得到的边缘图像；图5c为采用本文算法得到的检测结果。表1、表2分别列出了基于PC平台和TMS320DM642平台采用本文算法与采用标准Hough算法分别对图5a进行圆参数检测所得结果、占有内存大小及耗时的对比。
从实验结果看出，经改进后的Hough变换圆检测算法，无论是基于PC平台还是TMS320DM642平台，与传统的Hough变换算法相比，算法的运算量、内存需求、耗时都有了大幅度的削减，因而有效地提高了圆的检测效率，满足实时性要求。
理论与实践向来是形影不离，相辅相成，Hough变换之所以有如此长足的发展，主要原因还是在于实践应用上的广泛需求；而在实践中所暴露出的不足又进而促进了它的发展，循环往复，就如同生命的演化。现枚举其主要应用领域如下：
Hough变换已被成功应用于基于人工智能的诊断系统；X射线人体照片和CT图像的处理和判读；光学显微镜和电子显微镜中的细胞核自动分析系统；从超声波诊断中提取三维动脉特征，等等。
Hough变换已被用于产品部件的自动监视、缺陷诊断、生产过程的自动监控、计算机辅助制造（CAM）等。例如基于Hough变换的机械零件检测和定位系统；基于Hough变换采用直线、圆弧等作为基本特征的工业产品检查系统。
Hough变换已被用于运动目标轨迹的检测与识别，高空侦察机、间谍卫星和军事雷达等目标自动识别系统的特征提取。例如应用Hough变换对战斗机的外形特征进行提取和自动识别；应用Hough变换辅以信号检测理论解决并行多运动目标的跟踪问题。
Hough变换在许多应用系统中得到了很好的应用。例如采用Hough变换进行英文字符特征提取并自动识别，其对印刷体字符识别率为99.6%，对手写体字符的平均识别率也达到了86.9%，并已成功应用于邮政信件的自动分拣、文件处理等。 由以上分析可见，Hough变换有着广泛的关注程度以及良好的应用前景。在计算机视觉和自动目标识别系统中，Hough变换是一个用于边缘线条特征提取的强有力工具。
在以TMS320TMS320DM642为的实时图像处理平台上，通过对传统的Hough变换检测圆算法进行改进并运行验证，证明了对于时间复杂度较大的图像处理算法，在基于高端DSP的实时图像处理系统上运行，图像处理效果良好，能够满足实时性要求。
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