Các chương sau sẽ bao gồm mô tả về các phương pháp đã chọn có liên quan đến tiền xử lý hình ảnh đa hướng. Phần mơ tả vấn đề cụ thể, dựa trên các phương pháp sau đây, được giới thiệu trong chương 3. Mục đích của chương này khơng bao gồm tồn bộ các phương pháp được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực nghiên cứu này, mà chỉ trình bày các phương pháp liên quan đến các phương pháp được đề xuất cho tiền xử lý hình ảnh đa hướng. Các kỹ thuật sau đây chuyên biệt để tìm cạnh cho một số phương pháp phát hiện vòng tròn. Một số trong số chúng được mô tả để so sánh chúng với cách tiếp cận được đề xuất. Có nhiều phương pháp khác nhau để phát hiện vòng tròn. Circle Hough Transform (CHT) đã trở thành một phương pháp phổ biến để phát hiện vòng tròn trong nhiều ứng dụng xử lý ảnh. Phương pháp này được phát triển vào năm 1962 và lần đầu
tiên được áp dụng để phát hiện vòng tròn bởi Duda và Hart (1972). Các sửa đổi khác nhau đối với hoạt động CHT cơ bản đã được đề xuất. Những nhược điểm lớn của Hough Transform là lượng lớn dung lượng lưu trữ và khả năng tính tốn khi sử dụng nó trong các ứng dụng thời gian thực. Một vài nhược điểm có thể được cải thiện bằng cách sử dụng không gian tham số có kích thước giảm. Davies (1987 và 1988) đã xem xét ảnh hưởng của nhiễu đối với các phép tính định hướng cạnh, đặc biệt cho thấy ảnh hưởng của chúng trong việc làm giảm độ chính xác của vị trí trung tâm. Gần đây nhất, Atherton và Kerbyson (1999) đã chỉ ra cách tìm các vịng trịn có bán kính tùy ý trong một khơng gian tham số duy nhất bằng cách sử dụng quy trình mới về mã hóa bán kính như một tham số pha và sau đó thực hiện tích lũy với nhân hình khun được mã hóa theo pha [ CITATION Ath99 \l 4105 ]. Goulermas và Liatsis (1998) đã chỉ ra cách thức biến đổi Hough có thể được tinh chỉnh để phát hiện các đối tượng hình trịn mờ như bong bóng chồng lên nhau bằng cách sử dụng các thuật toán di truyền.
Zelniker, Vaughan, Clarkson [ CITATION Zel03 \l 4105 ] đã trình bày cách diễn giải Cơng cụ ước tính khả năng tối đa (MLE) và Cơng cụ ước tính Delogne-Kasa (DKE) để ước lượng tham số vịng trịn thơng qua tích chập. Đối với MLE, đầu ra cung cấp ước tính thơ nhưng để có được độ chính xác của điểm ảnh phụ, có thể tinh chỉnh ước tính thơ thơng qua phương pháp Newton-Raphson để đạt được độ chính xác của điểm ảnh phụ. So sánh phương pháp MLE Newton-Raphson với phương pháp bình phương nhỏ nhất DKE cho thấy rằng MLE hoạt động tốt hơn khi độ dài cung càng nhỏ và khi mức độ nhiễu càng lớn