一种抗杂光干扰的圆弧目标快速识别算法制造技术

本发明专利技术公开了一种抗杂光干扰的圆弧目标快速识别算法，包括：对当前图像进行降采样处理，将降采样处理后的图像转换为灰度图；采用二值化图像处理方法，将灰度图转换为二值图；采用八邻域跟踪法识别二值图中的轮廓序列点集；根据轮廓序列点集，采用轮廓检测方法，将二值图转换为轮廓图；根据轮廓序列点集，设计拐点检测方法，将轮廓图分割为多条边缘；设计梯度估计器，根据收敛判定条件，判断边缘的形状，若边缘为圆弧，则估计边缘的圆心横坐标、圆心纵坐标和半径。本发明专利技术在满足占用内存小、识别速度快等特殊需求的前提下，实现了杂光干扰下的强鲁棒、高精度的圆弧识别算法。高精度的圆弧识别算法。高精度的圆弧识别算法。

【技术实现步骤摘要】
一种抗杂光干扰的圆弧目标快速识别算法


[0001]本专利技术涉及一种抗杂光干扰的圆弧目标快速识别算法，属于图像处理


技术介绍

[0002]在经典图像处理识别领域中，圆形特征是主要识别目标之一。轮廓圆度度量法、三点圆拟合法、Hough圆变换法、随机Hough圆变换法是最常用的经典圆识别算法。其中，1)轮廓圆度度量法极为简单、识别迅速，但无法识别圆弧，且计算精度与抗干扰能力较差；2)三点圆拟合法计算简单、占用内存小，但同样无法识别缺损圆或圆弧段，抗杂光能力弱；3)Hough圆变换法及其改进的随机Hough圆变换法虽能实现圆弧识别，但占用内存大，计算耗时。考虑到在一些硬件资源有限的特殊应用场景下，如何在满足占用内存小、识别速度快等特殊需求的前提下，实现杂光干扰下的强鲁棒、高精度的圆弧识别算法，是本专利技术要解决的研究难题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种抗杂光干扰的圆弧目标快速识别算法，在满足占用内存小、识别速度快等特殊需求的前提下，实现了杂光干扰下的强鲁棒、高精度的圆弧识本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种抗杂光干扰的圆弧目标快速识别算法，其特征在于，包括：对当前图像进行降采样处理，将降采样处理后的图像转换为灰度图；采用二值化图像处理方法，将所述灰度图转换为二值图；采用八邻域跟踪法识别所述二值图中的轮廓序列点集；根据所述轮廓序列点集，采用轮廓检测方法，将所述二值图转换为轮廓图；根据所述轮廓序列点集，设计拐点检测方法，将所述轮廓图分割为多条边缘；设计梯度估计器，根据收敛判定条件，判断边缘的形状，若边缘为圆弧，则估计所述边缘的圆心横坐标、圆心纵坐标和半径。2.根据权利要求1所述的一种抗杂光干扰的圆弧目标快速识别算法，其特征在于：所述采用二值化图像处理方法，将所述灰度图转换为二值图，具体为：采用大津阈值法或快速大津阈值法计算灰度图的分割阈值，根据分割阈值将灰度图转换为仅有黑色背景与白色前景的二值图。3.根据权利要求1所述的一种抗杂光干扰的圆弧目标快速识别算法，其特征在于：所述根据所述轮廓序列点集，采用轮廓检测方法，将二值图转换为轮廓图，具体方法为：计算轮廓序列点集中各轮廓的轮廓像素总数；根据轮廓像素总数对轮廓序列点集中的轮廓进行筛选；筛选出的轮廓形成轮廓图。4.根据权利要求3所述的一种抗杂光干扰的圆弧目标快速识别算法，其特征在于：所述根据轮廓像素总数对轮廓序列点集中的轮廓进行筛选，具体方法为：如果轮廓像素总数小于最小输入点集数，则去除轮廓像素总数对应的轮廓；如果轮廓像素总数小于最小像素数，则去除轮廓像素总数对应的轮廓；否则，轮廓像素总数对应的轮廓为筛选出的轮廓。5.根据权利要求1所述的一种抗杂光干扰的圆弧目标快速识别算法，其特征在于：所述根据所述轮廓序列点集，设计拐点检测方法，将所述轮廓图分割为多条边缘，具体方法为：遍历轮廓序列点集，计算直线段与之间的夹角θ；当所述夹角θ小于预设的拐点检测阈值时，判定第q个点为拐点；以所述拐点为分割点，将一条轮廓分割为多条具有单一特征的边缘。6.根据权利要求5所述的一种抗杂光干扰的圆弧目标快速识别算法，其特征在于：所述计算直线段与之间的夹角θ，公式为：其中，(x
q
,y
q
)为当前被检...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭美杉，梁斌焱，林俊钦，陈志鸿，陈彦江，
申请(专利权)人：北京精密机电控制设备研究所，
类型：发明
国别省市：