针对低信噪比条件下高速机动目标运动参数估计问题，将 Hough变换(HT)和修正离散线性调频傅里叶变换(MDCFT)相结合，提出一种新的雷达信号处理算法(HMDCFT)。该算法首先采用 Hough变换，从距离像图像中提取目标运动轨迹特征，校正距离走动并解速度模糊; 然后利用 MDCFT校正多普勒频率徙动，估计目标运动参数; 最后沿估计的目标运动轨迹对回波能量进行相参积累。数值实验表明，该方法具有优越的抗噪声能力和运动参数估计性能。相比于利用距离像间相关性的包络互相关法，其抗噪声能力提升了约 17.6 dB; 即使雷达回波输入信噪比低至 -35 dB，该方法仍可精确估计目标运动参数，充分聚焦目标回波能量。

测向交叉定位思想简单, 所需测量信息少, 在无源定位领域被广泛应用。针对传统测向交叉定位算法难以解决未知目标数目的定位问题, 提出了一种基于网格密度峰值的测向交叉定位算法, 将网格划分和密度峰值聚类引入测向交叉定位中, 并结合Hough变换制定了一种挑选类簇中心的规则。仿真实验和实测数据实验结果表明, 在含有噪声的情况下, 该算法能够自动识别目标的数目和位置, 具有较强鲁棒性, 可适用于实际问题。

当自动对焦用于玻罗板线纹等方向性强的目标时，线纹方向的不确定性导致一些清晰度函数的鲁棒性降低甚至无法找到对焦位置。针对上述问题，通过Hough直线检测得到离焦线纹的角度，构建一种基于Hough变换的线纹清晰度评价函数，该函数的灰度算子垂直于线纹，对线纹方向变化具有较强的鲁棒性。为了比较线纹方向对清晰度函数性能的影响，对5组不同角度的线纹图像进行评价，得到清晰度曲线，并引入平缓区标准差等参数对曲线进行定量评定。实验结果表明，与传统的评价函数相比，基于Hough变换的评价函数的平缓区均值减小59.85%，标准差减小46.05%，对焦偏差减小92.63%，平均运行时间减少36.37%，镜头焦距的相对误差减小62.12%。

针对圆形目标的二维图像无法直接获取其中心三维坐标的问题，提出了一种基于随机Hough变换的圆心三维坐标提取的方法。随机Hough变换方法可对采集到的圆形目标图像快速地进行圆形中心特征点的检测定位，并根据双目视觉算法将获取到的特征点二维坐标进行立体匹配，最终得到圆形目标中心的三维坐标信息。所提方法主要用于石油钻井领域中智能化接单根作业的钻杆定位工作，针对钻杆接头图像定位的实验结果表明：相比于传统Hough变换方法，随机Hough变换方法检测的计算时间大大缩短，可以显著提高特征点检测效率；同时结合双目视觉算法能够准确提取圆形目标中心的三维坐标，且精度高、稳定性好。

针对监控系统中由于摄像机与监控画面不垂直导致显示画面梯形畸变的问题, 提出一种自适应实时视频梯形矫正系统的硬件结构设计方案。首先, 对每帧画面依次进行灰度变换、边缘检测、形态学开运算等一系列预处理; 接着, 基于Hough变换提取画面中梯形畸变的轮廓; 然后, 根据梯形畸变轮廓确定四对映射点坐标, 并运用连接点法计算矫正参数; 最后, 运用灰度插值法得到矫正图像。整个过程利用流水线和乒乓缓存结构对算法进行了优化, 利用视频时序中的场消隐时间进行计算, 在大幅减少硬件资源消耗的同时提高了算法效率, 并在ALINX AX7103 FPGA硬件开发平台上加以实现。实验结果表明: 在视频分辨率为640×480、刷新率为60 Hz的情况下, 系统能够很好地矫正梯形畸变范围在±30°以内的监控画面, 矫正精度为1°, 基本满足监控系统的自适应性、实时性等要求。

针对micro electro mechanical system （MEMS）激光雷达与相机标定外参误差大的问题，提出了一种基于标定板关键点的外参标定方法。首先对多帧点云进行叠加预处理，然后基于Hough变换拟合标定板的边缘直线以确定关键点，最后设立关键点及法向量对应的约束条件，利用点面对应算法求出优化的标定外参。实验结果表明，所提方法可精确提取关键点，使得标定外参的平均误差相比现有的外参标定方法更低，提高了标定外参的精度。

针对目前钢珠类球形部件的直径和圆度测量系统较为复杂、测量仪器成本较高等问题，提出一种基于菲涅耳衍射测量钢珠直径和圆度误差的方法。利用圆点标定板校准圆球菲涅耳衍射的峰值点和投影边缘的关系，根据光强分布曲线测量钢珠直径及圆度误差。实验结果表明，在不考虑钢珠表面的漫反射及散射的情况下，对直径为毫米级别的钢珠进行测量时，其直径和圆度误差的测量不确定度分别在0.0031 mm（置信水平95%）和0.0046 mm（置信水平95%）以内。该测量系统的组成简单，无需额外的光学系统，且成本较低。

天基目标测量具有全天时、不受大气干扰等优点。但与地面人卫测距相比, 天基待测目标运动速度快且缺乏距离预报等先验信息, 导致传统测距方法无法有效提取目标距离轨迹。为此, 文章提出了一种基于Hough变换的激光测距距离轨迹提取算法, 利用目标回波点之间的线性相关性将直线检测算法引入回波轨迹的提取, 具有适应天基探测特性、抗噪声能力强等特点。实验结果表明,使用该方法提取的目标距离轨迹均方根误差优于2.72m。上述方法可以准确地提取高速移动目标的距离轨迹, 为后续空间非合作目标的距离轨迹提取提供了新的途径。

为了提高基于无人机机载激光雷达点云电力线提取与重建的精度和效率, 采用了一种综合电力线点云分步提取、分段k均值聚类采样及结合直线和抛物线拟合的电力线点云提取与重建方法。在对电力线走廊点云进行预处理和改进滤波的基础上, 先对其进行分段并根据电力线点云在高程方向的分布特征进行粗提取, 再将粗提取得的电力线点投影到水平面上用Hough变换对其进行精提取, 然后通过对精提取的电力线点进行分段k均值聚类采样,从而完成电力线的单根分离, 最后使用直线和抛物线结合的模型对电力线进行拟合重建。选取实测数据进行试验, 通过电力线提取的完整率以及重建的精度和效率对本文中算法进行了评价。结果表明, 利用该算法提取电力线点的综合完整率达到96%以上。这一结果对高效地提取和重建单档单根电力线具有一定帮助。