一种基于圆性质的多圆检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于圆性质的多圆检测方法，包括：基于圆的对称性，根据坐标比较从边缘图像中寻找4个对称点；设定三个数组，并对边缘图像中的所有边缘点的坐标进行存储；基于数组，对圆参数进行计算，判断该圆是否为真圆；若该圆为真圆，则存储该圆的圆参数，并对数组进行更新。文发明专利技术所提出的算法不需事先知道图像中圆的个数，且其检测时间不受图像中圆的个数以及圆的大小的影响；对RHT、RCD而言，图像中圆的个数以及圆的大小很大程度上影响着检测所需的计算时间且都是通过随机采样来获得采样点，这使得检测所需时间不具备稳定性；而提出算法则通过边缘点的坐标比较来获得采样点，检测所需时间具备稳定性，同时提出算法简单且易于实现。于实现。于实现。

【技术实现步骤摘要】
一种基于圆性质的多圆检测方法


[0001]本专利技术涉及多圆检测的
，尤其涉及一种基于圆性质的多圆检测方 法。

技术介绍

[0002]圆检测问题在图像分析中是非常重要的，尤其是在工业应用中，比如产品 和部件的自动检验、图纸的辅助矢量化、目标检测等。
[0003]Hough变换是目前应用较为广泛的圆检测方法，该方法的最大优势是可靠 性高，在噪声、变形、甚至部分区域丢失的状态下仍能得到理想的结果。但由 于圆具有三个参数，所以其计算量和存储需求非常大，很难满足实际应用的需 求。
[0004]因此，在Hough变换的基础上，Xu等提出了随机Hough变换(RHT)来克 服这个问题。RHT主要使用了在图像空间中的随机采样和图像空间到参数空间 多到一的映射机制，首先从边缘点集中随机选取3点，通过这3点计算得到一 个圆参数，在参数链表中寻找一个与该圆参数近似相等的参数单元；如果在参 数链表中未能找到符合要求的参数单元，则新建一个包含该圆参数的单元并插 入到参数链表中的适当位置；否则将该参数单元的计数加1，若加1后的计数 不小于事先预设的阈值nt则该参数单元确定了一个候选圆，然后通过证据积 累进一步判断该候选圆是否为真圆。
[0005]对于简单图像，RHT能快速地检测出图像中的圆；但对于复杂图像，RHT 所需的计算时间和存储空间将显著增长。为此，一些改进的RHT被提出以缓 解这些问题。
[0006]为了避免RHT中参数累积所花费的大量内存空间与计算时间，Chen等提 出一种随机圆检测算法(RCD)，该算法不需使用存储相关参数信息的累积器。 从边缘点集中随机选取相互距离均大于ε的4个点，其中任意3点均能确定一 个圆参数；若另外1点也在该圆参数所对应的圆上，则进行证据积累以判断该 圆是否为真圆；RCD通过选取位于同一圆上的4点来确定候选圆，但是随机选 取的4点位于同一圆上的概率非常低，从而导致计算量过大。为此，一些在 RCD基础上进行改进的算法被提出以提高检测速度。
[0007]本专利技术利用圆的对称性质，提出一种基于对称性质的多圆检测算法。该算 法按照一定顺序搜索边缘点集，根据坐标比较寻找4个对称点，由这4个对称 点中的3点能方便地确定一个圆参数，然后通过证据积累可以判断该圆参数所 对应的圆是否为真圆。

技术实现思路

[0008]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较 佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或 省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略 不能用于限制本专利技术的范围。
[0009]鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
[0010]因此，本专利技术解决的技术问题是：随机选取的4点位于同一圆上的概率非 常低，从而导致计算量过大的问题。
[0011]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：基于圆的对称性，根据 坐标比较从边缘图像中寻找4个对称点；设定三个数组，并对所述边缘图像中 的所有边缘点的坐标进行存储；基于所述数组，对圆参数进行计算，判断该圆 是否为真圆；若该圆为真圆，则存储该圆的圆参数，并对所述数组进行更新。
[0012]作为本专利技术所述的基于圆性质的多圆检测方法的一种优选方案，其中：所 述4个对称点的选取包括，
[0013]设定所述4个对称点为P
a
(x
a
，y
a
)、P
b
(x
b
，y
b
)、P
c
(x
c
，y
c
)和P
d
(x
d
，y
d
)，且 y
a
＝y
d
，y
b
＝y
c
，x
a
＝x
b
，x
c
＝x
d
，那么所述4个对称点共圆。
[0014]作为本专利技术所述的基于圆性质的多圆检测方法的一种优选方案，其中：所 述三个数组包括一维数组D、二维整型数组A以及一维整型数组S；
[0015]利用所述一维数组D存储边缘图像中的所有边缘点的坐标，且所述一维 数组D中的包括两个整型成员，分别存储所述边缘点的横纵坐标；
[0016]利用所述二维整型数组A对所有边缘点的横坐标进行存储；
[0017]利用所述一维整型数组S对所述对称点的横坐标进行存储。
[0018]作为本专利技术所述的基于圆性质的多圆检测方法的一种优选方案，其中：所 述三个数组的存储方法包括，
[0019]一维数组D的存储方法为：对于边缘图像中的所有边缘点，按纵坐标从小 到大依次存储各边缘点坐标到数组D中，对于纵坐标相同的点，按横坐标从小 到大依次存储；
[0020]二维整型数组A的存储方法为：将纵坐标为i的所有边缘点的横坐标，按 照从小到大的顺序依次存储到二维数组A的第i行中，存储完成后，将紧随的 下一个元素的值置为
‑
1，即若第i行中从左到右第一次出现值为
‑
1的元素下标 为m，则纵坐标为i的边缘点个数共有m个；若第k行的首个元素的值为
‑
1， 则表示边缘图像中不存在纵坐标为k的边缘点；
[0021]一维整型数组S的存储方法为：若二维整型数组A中第i行中所有边缘点 的横坐标集，与第j行中所有边缘点的横坐标集，存在n个相等的横坐标值并 且n≥2，则将这n个横坐标值按照从小到大的顺序依次存放到一维整型数组S 中。
[0022]作为本专利技术所述的基于圆性质的多圆检测方法的一种优选方案，其中：所 述对圆参数进行计算包括，
[0023]设定一维整型数组S是通过二维整型数组A中的第i行和第j行的横坐标 集比较产生，一维整型数组S中元素的个数为n；
[0024]在这n个元素中，任意两个不同的元素都可以计算出一个圆参数，即共可 计算出(n
×
(n
‑
1))/2个圆参数。
[0025]作为本专利技术所述的基于圆性质的多圆检测方法的一种优选方案，其中：所 述对原参数进行计算还包括，
[0026]设定任意两个对称点之间的距离不小于阈值t，对于一维整型数组S中横 坐标之差不小于t的任意两个元素，它们的横坐标的值分别为x
p
和x
q
；
[0027]根据所述x
p
和x
q
确定圆参数(a,b,r)；
[0028]a＝(x
p
+x
q
)/2
[0029]b＝(i+j)/2
[0030][0031]其中，a表示圆心的横坐标，b表示圆心的纵坐标，r表示圆的半径。
[0032]作为本专利技术所述的基于圆性质的多圆检测方法的一种优选方案，其中：该 圆是否为真圆的判断包括，
[0033]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于圆性质的多圆检测方法，其特征在于，包括：基于圆的对称性，根据坐标比较从边缘图像中寻找4个对称点；设定三个数组，并对所述边缘图像中的所有边缘点的坐标进行存储；基于所述数组，对圆参数进行计算，判断该圆是否为真圆；若该圆为真圆，则存储该圆的圆参数，并对所述数组进行更新。2.如权利要求1所述的基于圆性质的多圆检测方法，其特征在于：所述4个对称点的选取包括，设定所述4个对称点为P
a
(x
a
，y
a
)、P
b
(x
b
，y
b
)、P
c
(x
c
，y
c
)和P
d
(x
d
，y
d
)，且y
a
＝y
d
，y
b
＝y
c
，x
a
＝x
b
，x
c
＝x
d
，那么所述4个对称点共圆。3.如权利要求1或2所述的基于圆性质的多圆检测方法，其特征在于：所述三个数组包括一维数组D、二维整型数组A以及一维整型数组S；利用所述一维数组D存储边缘图像中的所有边缘点的坐标，且所述一维数组D中的包括两个整型成员，分别存储所述边缘点的横纵坐标；利用所述二维整型数组A对所有边缘点的横坐标进行存储；利用所述一维整型数组S对所述对称点的横坐标进行存储。4.如权利要求3所述的基于圆性质的多圆检测方法，其特征在于：所述三个数组的存储方法包括，一维数组D的存储方法为：对于边缘图像中的所有边缘点，按纵坐标从小到大依次存储各边缘点坐标到数组D中，对于纵坐标相同的点，按横坐标从小到大依次存储；二维整型数组A的存储方法为：将纵坐标为i的所有边缘点的横坐标，按照从小到大的顺序依次存储到二维数组A的第i行中，存储完成后，将紧随的下一个元素的值置为
‑
1，即若第i行中从左到右第一次出现值为
‑
1的元素下标为m，则纵坐标为i的边缘点个数共有m个；若第k行的首个元素的值为
‑
1，则表示边缘图像中不存在纵坐标为k的边缘...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋联源，王智文，袁浩浩，
申请(专利权)人：广西科技大学，
类型：发明
国别省市：