基于等值线拟合平均的高精度圆心提取算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于等值线拟合平均的高精度圆心提取算法。它包括如下步骤，步骤一：图像预处理；对含有圆形目标的图像进行必要的图像拉伸、图像增强等预处理，最后转换为灰度图像；步骤二：等值线提取；步骤三：等值线筛选；步骤四：圆形拟合平均。本发明专利技术解决现有圆心提取算法针对边缘模糊不清的圆形目标适应性不足的问题；具有能对边缘模糊不清的圆形目标的圆心的高精度提取的优点。圆心的高精度提取的优点。圆心的高精度提取的优点。

【技术实现步骤摘要】
基于等值线拟合平均的高精度圆心提取算法


[0001]本专利技术涉及应用于计算机视觉与图像处理领域，更具体地说它是一种基于等值线拟合平均的高精度圆心提取算法。

技术介绍

[0002]圆心提取在计算机视觉与图像处理领域(如摄像机标定、视觉测量等)有着广泛的应用，对于提高目标识别准确度和测量精度具有重要作用。目前应用最为广泛的是圆心提取算法是Hough变换及相关改进算法(周封,等.基于随机Hough变换的复杂条件下圆检测与数目辨识[J].仪器仪表学报,2013,34(03):622
‑
628.DOI:10.19650/j.cnki.cjsi.2013.03.021.)Hough变换的基本思想是将图像从原图像空间变换到参数空间，在参数空间中使用大多数边缘点都满足的某种参数形式作为图像中的曲线的描述。因此，这种方法要求圆形目标边缘点较为清晰时，才能取得较好的提取结果。
[0003]但实际情况下，相机虚焦、镜头起雾、光线不清、自发光等因素，都会导致圆形目标边缘模糊不清，这时基于Hough变换的圆心提取方法难以适用。因此针对边缘模糊不清的圆形目标的圆心提取算法还需进一步研究。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了提供一种基于等值线拟合平均的高精度圆心提取算法，解决现有圆心提取算法针对边缘模糊不清的圆形目标适应性不足的问题，同时可以保障高精度的提取结果。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术的技术方案为：基于等值线拟合平均的高精度圆心提取算法，其特征在于：该方法首先将含有圆形目标的图像进行预处理，转换为灰度图像；然后对灰度图像进行等值线提取；接着采用长度、圆度等指标对等值线进行筛选，得到一组围绕圆心的等值线；最后对筛选得到的等值线的顶点进行椭圆拟合，取椭圆圆心坐标的平均值作为圆形目标的中心，本专利技术通过上述依次执行的步骤实现正常成像或成像模糊的极端目标圆心的高精度提取；
[0006]具体方法，包括如下步骤，
[0007]步骤一：图像预处理，提高图像的质量，以便得到高精度的提取结果；
[0008]对含有圆形目标的图像进行必要的图像拉伸、图像增强等预处理，最后转换为灰度图像；
[0009]步骤二：等值线提取，每一个等值线均拟合一个圆，获得多组围绕目标圆中心的轮廓，提高拟合精度；
[0010]按照一定的等值线间距，对灰度图像进行等值线提取；
[0011]步骤三：等值线筛选；
[0012]步骤四：圆形拟合平均，取多组等值线的拟合圆心的加权平均值，得到高精度圆心坐标。
[0013]在上述技术方案中，在步骤二中，等值线间距d的设置方法如下：设灰度图像中圆形目标轮廓两侧像素点的灰度平均值对应分别为g1、g2；
[0014]当d＞|g2‑
g1|时，可能导致原型目标的轮廓区域无法提取到等值线。因此，设圆形轮廓区域需提取的等值线最小数量为n，等值线间距d应当满足：
[0015][0016]在上述技术方案中，圆形轮廓区域需提取的等值线最小数量n大于或等3，以保证足够样本。
[0017]在上述技术方案中，在步骤三中，等值线筛选的具体方法为：
[0018]在步骤二中提取过程中可能产生一些干扰等值线，因此需对等值线进行筛选，剔除圆形轮廓区域外的等值线，得到一组围绕圆心的等值线。具体筛选方法为：设等值线D
i
(0＜i≤n)的长度为l
i
，圆度为R
i
；等值线长度相对圆形目标周长的浮动幅度为α1、α2，α1、α2均介于0和1之间，圆度阈值为R，圆形目标的平均半径为r，则符合筛选条件的等值线应满足：
[0019][0020]当等值线满足上述要求时，进入下一步骤；
[0021]当等值线不满足上述要求时，继续进行等值线筛选。
[0022]在上述技术方案中，在步骤四中，圆形拟合平均的具体方法为：
[0023]对步骤三筛选得到的等值线的顶点进行椭圆拟合，取椭圆圆心坐标的加权平均值作为圆形目标的中心；设等值线D
i
的顶点序列拟合得到的椭圆圆心坐标为(x
i
，y
i
)，权重为W
i
，则圆形目标的中心点坐标为其中权重设定方法包括但不限于以下方式：
[0024]当W
i
＝1时，即为n个椭圆圆心坐标直接取平均；
[0025]当W
i
＝R
i
时，即按等值线的圆度进行加权，圆度越高的中心点权值越大。
[0026]上述*表示数学符号乘号。
[0027]本专利技术具有如下优点：
[0028](1)适用性强；本专利技术适用于正常成像的圆形目标，同时适用于目标物成像模糊的极端情况，针对边缘模糊不清的圆形目标，本方法仍能提取圆心；
[0029](2)精度高；通过多组等值线拟合的圆心求平均，可取得高精度的提取效果。
附图说明
[0030]图1为本专利技术的工艺流程图。
[0031]图2为本专利技术实施例中的原始彩色图像。
[0032]图3为本专利技术实施例中预处理的灰度图像。
[0033]图4为本专利技术实施例中的等值线提取效果图。
[0034]图5为本专利技术实施例中基于长度和圆度指标筛选后的等值线。
[0035]图6为本专利技术实施例中筛选后的等值线进行椭圆拟合，并对椭圆圆心点求平均。
[0036]图7为本专利技术实施例中的亮度极低的圆形灯箱图片及圆心提取结果。
具体实施方式
[0037]下面结合附图详细说明本专利技术的实施情况，但它们并不构成对本专利技术的限定，仅作举例而已。同时通过说明使本专利技术的优点更加清楚和容易理解。
[0038]现以本专利技术试用于某圆形灯箱进行圆心提取为实施例对本专利技术进行详细说明，对本专利技术应用于其它圆形目标进行圆心提取同样具有指导作用。
[0039]本实施例中采用的图片为某圆形灯箱正面拍照图片，其与背景的色差小，且由于拍摄时操作不当导致图片中的某圆形灯箱目标的边缘模糊不清，如图2所示。
[0040]本实施例采用本专利技术方法进行圆心提取，具体包括如下步骤：
[0041]1)图像预处理。图2为原始彩色图像，经过灰度化预处理后，得到灰度图像，如图3所示。
[0042]2)等值线提取。图3中圆形目标边缘两侧的灰度平均值分别为60、180，需提取的等值线最小值设为10，因此等值线间距需满足d≤(180
‑
60)/10。因此本例按等值线间距为12(也可以根据情况设置为其它值)进行等值线提取，提取结果如图4所示。
[0043]3)等值线筛选。提取过程中产生了大量未围绕目标圆心的等值线，对等值线进行筛选。本例按照等值线长度与圆形目标周长上下浮动均为0.2、圆度值大于0.8进行等值线筛选，得到筛选之后的等值线如图5所示。
[0044]4)圆形拟合平均。将筛选得到的10条等值线的顶点进行椭圆拟合，圆心坐标如下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于等值线拟合平均的高精度圆心提取算法，其特征在于：首先将含有圆形目标的图像进行预处理，转换为灰度图像；然后对灰度图像进行等值线提取；接着采用长度、圆度这些指标对等值线进行筛选，得到一组围绕圆心的等值线；最后对筛选得到的等值线的顶点进行椭圆拟合，取椭圆圆心坐标的平均值作为圆形目标的中心；具体方法，包括如下步骤，步骤一：图像预处理；对含有圆形目标的图像进行图像拉伸、图像增强这些预处理，最后转换为灰度图像；步骤二：等值线提取；按照一定的等值线间距，对灰度图像进行等值线提取；步骤三：等值线筛选；步骤四：圆形拟合平均。2.根据权利要求1所述的基于等值线拟合平均的高精度圆心提取算法，其特征在于：在步骤二中，等值线间距d的设置方法如下：设灰度图像中圆形目标轮廓两侧像素点的灰度平均值对应分别为g1、g2；设圆形轮廓区域需提取的等值线最小数量为n，等值线间距d满足：3.根据权利要求2所述的基于等值线拟合平均的高精度圆心提取算法，其特征在于：n大于或等3。4.根据权利要求3所述的基于等值线拟合平均的高精度圆心提取算法，其特征在于：在步骤三中，等值线筛选的具体方法为：设等值线D
i
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【专利技术属性】
技术研发人员：马能武，徐志敏，马瑞，程子桉，罗兵，朱和平，雷苏琪，
申请(专利权)人：国家能源集团江西电力有限公司万安水力发电厂，
类型：发明
国别省市：