《表2 不同圆检测算法的执行时间 (单位:ms)》

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《基于梯度方向和概率估计的随机圆检测算法》

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首先，对比了不同算法的执行效率。图3（a）为由一些几何图形构成的图像，其中包含两个半径不同的圆形，边缘提取后得到边缘点个数为1 675。为了验证算法的鲁棒性，为图像添加椒盐噪声，范围为30%～210%，间隔30%，构成测试图像组，图3（b）为含210%椒盐噪声的图像，其边缘点个数增加为5 192。图3（c）为使用GPRCD算法检测含210%椒盐噪声的图像检测结果，其中使用“+”标记圆心，深色曲线标记圆边界。使用RCD算法、SRCD算法和GHT算法对比检测时间，为了避免单次检测的偶然性，检测时间取100次运行的平均值。为了公平，RCD、SRCD和GPRCD设置相同的Tf、Td和Tr，具体来说，Tf=10 000，Td设置为1个像素，Tr设置为0.6。此外，Tg设置为10个像素，GHT分辨率设置为1个像素。表2为不同算法的执行时间及相对GPRCD算法的相对变化量，与SRCD相比，GPRCD执行效率提高了42%～83%，与RCD相比提高了69%～84%，GHT在低噪声图像下有较好的执行效率，但是当噪声比例升高时，其执行效率下降明显。