一种基于马克劳林定理约束的物体拍摄图像椭圆检测算法，它包括：步骤1：采集包含有椭圆元素的目标图像，对图像进行边缘检测，得到每个边缘像素点的位置信息和梯度相位信息，将梯度方向一致的像素点集合连接在一起构成椭圆弧段，将所有的椭圆弧段进行划分、分类；步骤2：对划分后得到的各个圆弧段进行筛选，舍弃不满足尺寸约束和弓弦比约束条件的弧段；步骤3：从由步骤2获取的椭圆弧段中任选若干个来自不同分类的圆弧构成圆弧组合，按照几何约束判别条件来进行筛选，判断该圆弧组合是否保留或者剔除掉等步骤。本发明专利技术的目的是为了解决现有椭圆检测算法存在非椭圆目标的错误检测，拟合椭圆轮廓与实际椭圆轮廓不完全重合以及椭圆检测时间过长的技术问题。测时间过长的技术问题。测时间过长的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
一种基于马克劳林定理约束的物体拍摄图像椭圆检测算法
[0001]本专利技术属于图像处理
，尤其涉及一种物体拍摄图像椭圆检测算法。
技术介绍
[0002]在机器视觉和模式识别领域中，图像中椭圆的检测是一个基础性的任务，近年来在很多领域都发挥着重要作用，例如基于实心圆特征的相机标定，自动驾驶中的信号灯检测，PCB工业自动化生产线上的圆形焊盘，圆形器件检测等。
[0003]现有的图像椭圆检测算法主要分为两类，一类是经典的霍夫检测法，霍夫椭圆检测的基本原理是将图像空间中的曲线转变为参数空间中的点，从而利用统计特性来解决检测的问题。例如，Cakir在“Combining feature
‑
based and model
‑
based approaches for robust ellipse detection”一文中提出结合使用特征模型与霍夫变换的方法，首先检测出弧段等低层次特征，同时为每个弧段指定一片搜索区域，然后在各自的搜索区域中施加基于霍夫变换的投票聚类算法找到候选椭圆，最终根据投票结果和设定的阈值来选择出最佳拟合椭圆。另一类方法是边缘链接法，边缘链接法的基本思想是从图像的二值边缘图中以离散的像素点为基础提取出弧段，再在拟合弧段的基础上根据一些几何性质来检测椭圆。Prasad在“Edge curvature and convexity based ellipse detection method”中提出结合曲率和凹凸性等性质先分割出平滑的椭圆弧段，然后构造出弧段的搜索区域，在搜索区域中使用关系评价机制来量化弧段之间的相关性，组合出属于同一个椭圆的弧段从而拟合出候选椭圆；Fornaciari在“A fast and effective ellipse detector for embedded vision applications”中提出将边缘点直接连接成弧段并划分到四个区域，使用椭圆一组弦的中心线和椭圆中心的关系来判断三个圆弧能否组合到一起，并使用基于投票的参数空间分解方法来估计出椭圆的几何参数；Qi沿用了Fornaciari方法的基本思路，在“A fast ellipse detector using projective invariant pruning”中提出引入关于直线和弧段特征数的概念。使用基于直线的特征数来消除大量的无效直线段，使用基于弧段的特征数来快速过滤掉不属于同一个椭圆的弧段组合，从而减少椭圆候选对象的数量；吴晨睿在《基于梯度分类的复杂背景椭圆快速检测方法》中提出了基于多边形辨识的检测方法，该方法利用椭圆内包多边形为凸多边形的特点对椭圆弧段进行聚合。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是为了解决现有椭圆检测算法存在非椭圆目标的错误检测，拟合椭圆轮廓与实际椭圆轮廓不完全重合以及椭圆检测时间过长的技术问题。
[0005]一种基于马克劳林定理约束的物体拍摄图像椭圆检测算法，它包括以下步骤：
[0006]步骤1：使用相机采集包含有椭圆元素的目标图像，对图像进行高斯滤波和边缘检测，得到每个边缘像素点的位置信息和梯度相位信息，将梯度方向一致的像素点集合连接在一起构成椭圆弧段，将所有的椭圆弧段进行划分、分类；
[0007]步骤2：对划分后得到的各个椭圆弧段进行筛选，舍弃不满足尺寸约束和弓弦比约
束条件的椭圆弧段；
[0008]步骤3：从由步骤2获取的椭圆弧段中任选若干个来自不同分类的圆弧构成圆弧组合，按照相对位置约束判别条件来进行筛选，判断该圆弧组合是否保留或者剔除掉；
[0009]步骤4：针对保留下来的圆弧组合采用马克劳林定理几何约束进行判别，以确定是否可以进行接下来的拟合步骤；
[0010]步骤5：经过步骤4的判别后，针对保留下来的圆弧组合采用圆心距离约束，若可进行椭圆的拟合，则执行拟合操作；
[0011]步骤6：每一个拟合椭圆进行准确性判别和可靠度的判别，评估拟合椭圆的正误。将满足拟合椭圆过滤条件的保留，不满足的作为误检测去除；
[0012]步骤7：进行聚类操作，过滤掉拟合得到的重复椭圆，对属于同一拟合椭圆的所有椭圆弧段进行再拟合操作；
[0013]通过以上步骤进行所获得的图像中椭圆的检测。
[0014]在步骤1中，根据椭圆弧段的中间点和左右端点之间连线的相对位置关系，采用如下公式将所有的椭圆弧段τ划分为四大类：
[0015][0016]式中，表示椭圆弧段中每一个边缘点的梯度相位大小，M是每条椭圆弧段处于中间位置的像素点，是连接椭圆弧段左右端点的连线。
[0017]在步骤2中，
[0018]对步骤1划分后得到的各个椭圆弧段进行筛选，若存在某一条不满足以下两个条件之一的圆弧段，则将该弧段舍弃；
[0019](I)如果椭圆弧段上像素点的总个数小于阈值Th
length
；
[0020](II)在椭圆弧段上找到某一个点p使该点到连线的距离最长，该距离与连线的长度之比记为弓弦比，当弓弦比的数值小于阈值Th
ratio
时。
[0021]在步骤3中，从步骤2划分的椭圆弧段中任选三个来自不同分类的圆弧构成一个圆弧组合，记为(τ
i
,τ
j
,τ
k
)圆弧组合，其中τ
j
为处于圆弧组合中间位置的弧段，τ
i
为逆时针方向所遇到的第一个弧段，τ
k
为顺时针方向所遇到的第一个弧段；
[0022]在步骤4中具体为：
[0023](4.1)在步骤4.1中，选取椭圆弧端τ
j
的中点记为A，选取椭圆弧端τ
i
的中点记为B，选取τ
k
的右四分之一端点记为C，左四分之一端点记为D；
[0024](4.2)分别计算椭圆弧段在A点和B点的切线方程，使两切线相交，记它们的交点为E；分别计算椭圆弧段在C点和D点的切线方程，使两切线相交，记它们的交点记为F；分别连接直线AC和BD，记它们的交点为P；分别连接直线AD和BC，记它们的中点为Q，按照马克劳林定理，EFPQ四点应当共线，
[0025](4.3)在这四点中任意选择三点来计算其共线程度。分别连接中间位置点和左右两端点，计算两条连线所成的夹角与180
°
之间差值的绝对值，选取其中最大的记为maxAngle。如果maxAngle<Th
Mac
，其中Th
Mac
是马克劳林定理的偏差阈值，则可以进行接下来
的拟合步骤。
[0026]在步骤5中，针对步骤4中保留下来的圆弧组合采用圆心距离约束进行判别，首先在圆弧组合中任选两个椭圆弧段进行椭圆拟合，得到拟合参数，包括中心坐标(x,y)，长短半轴(a,b)和倾斜角度θ；然后判断这三组中心点之间的间距是否都小于阈值maxCenterDist，对于不同图片而言，maxCenterDist的设本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于马克劳林定理约束的物体拍摄图像椭圆检测算法，其特征在于，它包括以下步骤：步骤1：采集包含有椭圆元素的目标图像，对图像进行边缘检测，得到每个边缘像素点的位置信息和梯度相位信息，将梯度方向一致的像素点集合连接在一起构成椭圆弧段，将所有的椭圆弧段进行划分、分类；步骤2：对划分后得到的各个椭圆弧段进行判别和筛选，舍弃不满足尺寸约束和弓弦比约束条件的椭圆弧段；步骤3：从由步骤2获取的椭圆弧段中任选若干个来自不同分类的圆弧构成圆弧组合，按照相对位置约束判别条件来进行筛选，判断该圆弧组合是否保留或者剔除掉；步骤4：针对保留下来的圆弧组合采用马克劳林定理几何约束进行判别，以确定是否可以进行接下来的拟合步骤；步骤5：经过步骤4的判别后，针对保留下来的圆弧组合采用圆心距离约束进行判别，若可进行椭圆的拟合，则执行拟合操作；步骤6：每一个拟合椭圆进行准确性判别和可靠度的判别，评估拟合椭圆的正误，将满足拟合椭圆过滤条件的保留，不满足的作为误检测去除；步骤7：进行聚类操作，过滤掉拟合得到的重复椭圆，对属于同一拟合椭圆的所有椭圆弧段进行再拟合操作；通过以上步骤进行所获得的图像中椭圆的检测。2.根据权利要求1所述的算法，其特征在于，在步骤1中，根据椭圆弧段的中间点和左右端点之间连线的相对位置关系，采用如下公式将所有的椭圆弧段τ划分为四大类：式中，表示椭圆弧段中每一个边缘点的梯度相位大小，M是每条椭圆弧段处于中间位置的像素点，是连接椭圆弧段左右端点的连线。3.根据权利要求1所述的算法，其特征在于，在步骤2中，对步骤1划分后得到的各个椭圆弧段进行筛选，若存在某一条不满足以下两个条件之一的椭圆弧段，则将该椭圆弧段舍弃；(I)如果椭圆弧段上像素点的个数小于阈值Th
length
；(II)在椭圆弧段上找到某一个点p使该点到连线的距离最长，该距离与连线的长度之比记为弓弦比，当弓弦比的数值小于阈值Th
ratio
时。4.根据权利要求1所述的算法，其特征在于，在步骤3中，从步骤2划分的椭圆弧段中任选三个来自不同分类的弧段构成一个圆弧组合，记为(τ
i
,τ
j
,τ
k
)圆弧组合，其中τ
j
为处于圆弧...
【专利技术属性】
技术研发人员：李哲，邹祖冰，汤鹏，郑开元，
申请(专利权)人：中国长江三峡集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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