【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及了一种椭圆边缘检测方法，具体涉及一种基于法向量约束的椭圆边缘检测方法。
技术介绍
1、近年来，椭圆检测作为机器视觉、模式识别等领域的关键任务，对于相机标定、位姿检测、目标分割以及虹膜识别等技术的发展至关重要。然而，目前存在的椭圆检测算法普遍面临一系列问题，包括拟合的椭圆轮廓与实际轮廓不完全重合、对非椭圆目标的误检测、检测耗时长且难以满足实时性需求等。
2、目前主流的椭圆检测方法可以分为三类：基于聚类和投票的方法、基于最优化的方法和基于边缘连接的方法。霍夫变换主要原理是将空间中用方程式表示的直线和曲线转变为参数空间中的点，在累加器空间中通过特征投票搜索局部峰值来确定椭圆的参数。但由于椭圆定义需要五个参数，霍夫变换需要的计算资源很大，耗时极长。基于边缘连接的椭圆检测方法从图像边缘检测结果中提取出弧段信息，再利用椭圆的几何性质实现椭圆检测。弧段比离散点包含更多的信息，能更好的反映椭圆的几何形状，因此具有更高准确度。基于最优化法的椭圆检测方法通过最小二乘法实现，根据输入的图像优化目标函数，最终完成对椭圆的拟合。以上研究...
【技术保护点】
1.一种基于法向量约束的椭圆边缘检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于法向量约束的椭圆边缘检测方法，其特征在于：所述的步骤1)具体如下：
3.根据权利要求1所述的基于法向量约束的椭圆边缘检测方法，其特征在于：所述的步骤2)具体如下：
4.根据权利要求3所述的基于法向量约束的椭圆边缘检测方法，其特征在于：所述的步骤2.2)具体如下：
5.根据权利要求1所述的基于法向量约束的椭圆边缘检测方法，其特征在于：所述的步骤3)具体如下：
6.根据权利要求5所述的基于法向量约束的椭圆边缘检测方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于法向量约束的椭圆边缘检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于法向量约束的椭圆边缘检测方法，其特征在于：所述的步骤1)具体如下：
3.根据权利要求1所述的基于法向量约束的椭圆边缘检测方法，其特征在于：所述的步骤2)具体如下：
4.根据权利要求3所述的基于法向量约束的椭圆边缘检测方法，其特征在于：所述的步骤2.2)具体如下：
5.根据权利要求1所述的基于法向量约束的椭圆边缘检测方法，其特征在于：所述的步骤3)具体如下：
6.根据权利要求5所述的基...
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