[發明專利]基于內積與距離分布的橢圓快速檢測方法

無效

• 申請號: 201210287211.9
• 申請日: 2012-08-13
• 公開（公告）號: CN102831610A
• 公開（公告）日: 2012-12-19
• 發明（設計）人: 郝銀星;譚湘敏
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 宋焰琴

技術領域

本發明屬于計算機視覺技術領域，具體涉及圖像特征的自動檢測，特別是數字圖像中橢圓的快速檢測方法。

背景技術

在現實場景中，圓形圖案、球狀物和橢圓形圖案大量存在；同時，由于拍攝視角的影響，圓形和球狀物在平面圖像中經常以橢圓形呈現，因此，從圖像中檢測出橢圓結構是計算機視覺和圖像處理領域一個重要且具有廣泛應有價值的研究問題。

目前，橢圓檢測主要有兩大類方法：基于Hough變換的方法和曲線擬合方法。第一種方法利用圖像中的邊緣點以投票的方式確定橢圓的各種參數，實現橢圓的檢測(參見Duda，R.O.，&?Hart，P.?E.(1972).Use?of?the?Hough?transformation?to?detect?lines?and?curves?in?pictures.Communications?of?the?ACM，15(1)，11-15)。對于任一橢圓，其由五個參數：中心點坐標(x，y)、長半軸a、短半軸b和橢圓傾角θ唯一確定。基于標準Hough變換的方法雖然具有相當的魯棒性，但需要對一個五維的參數空間進行投票，計算復雜度和內存需求較高；為了克服上述問題，改進的Hough變換方法被提出(R.A.McLaughlin，Randomized?hough?transform：improved?ellipse?detection?with?comparison，Pattern?Recognition?Letters?19(3-4)(1998)299-305)，在一定程度上降低了計算復雜度和內存需求，但仍未較好解決這些問題。

曲線擬合的方法則將圖像中的曲線段看作橢圓上的一段弧線，首先估計圖像中曲線段的參數，然后將參數接近的曲線段合并，最終實現橢圓的檢測。Mai等(F.Mai，Y.S.Hung，H.Zhong，W.F.Sze.Ahierarchical?approach?for?fast?and?robust?ellipse?extraction.Pattern?Recognition?41(2008)2512-2524)提出一種分等級的橢圓檢測方法，該方法首先提取出邊緣圖中的線段，然后將線段進行分組，采用RANSAC方法對橢圓進行擬合實現橢圓的檢測。該方法不能檢測出較小的橢圓，且對邊緣檢測結果要求較高。此外，基因算法(Lutton，E.，Martinez，P..A?genetic?algorithm?for?the?detection?2D?geometric?primitives?in?image.In：Proceedings?of?12th?International?Conference?onPattern?Recognition，1994，pp.526-528)、最小二乘擬合方法(Kuang?Chung?Chen，Nizar?Bouguila，Djemel?Ziou.Quantization-free?parameter?space?reduction?in?ellipse?detection，Expert?Systems?with?Applications?38(2011)7622-7632)也被用于橢圓檢測。

發明內容

(一)要解決的技術問題

本發明所要解決的技術問題是現有的從二維數字圖像中檢測橢圓的方法計算復雜，檢測準確度低的問題。

(二)技術方案

為解決上述技術問題，本發明提出一種檢測圖像中的橢圓的方法，所述圖像為二維數字圖像，并且由多個像素組成，該方法包括如下步驟：S1、計算所述圖像中各像素點的內積能量，獲得該圖像的內積能量分布圖，所述內積能量反映的是任一像素點鄰域內邊緣點關于該像素點的對稱程度；S2、在像素點的內積能量閾值約束下，在所述內積能量分布圖上檢測局部極大值點，獲得潛在的橢圓中心點；S3、對于任一所述局部極大值點，計算其鄰域內各像素點的焦點能量，獲得其鄰域的焦點能量分布圖；S4、對于任一局部極大值點，利用其鄰域的焦點能量分布圖確定至少一個橢圓。

(三)有益效果

本發明利用橢圓的中心對稱特性，引入內積這一數學運算，構造內積能量描述子，獲取圖像的內積能量分布圖，以實現橢圓中心的檢測，并根據橢圓的定義，生成焦點能量分布圖以確定橢圓焦點的位置，并利用橢圓的幾何特性，實現橢圓其他參數的確定，因此本發明簡單可行，易于實現，且在計算時間和檢測準確度方面更優。

附圖說明

圖1為本發明基于內積與距離分布的從二維數字圖像中檢測橢圓的方法的流程圖；