[發明專利]一種基于改進Hough變換的輪轂輪廓檢測方法

在審

• 申請號: 201810558308.6
• 申請日: 2018-06-01
• 公開（公告）號: CN108986038A
• 公開（公告）日: 2018-12-11
• 發明（設計）人: 童水光;趙航;童哲銘;從飛云;唐寧;余躍;王敏
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/00;G06T7/62;G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 杭州天昊專利代理事務所(特殊普通合伙) 33283
• 代理人: 何碧珩

本發明公開了一種基于改進Hough變換的輪轂輪廓檢測方法，包括以下步驟：首先對輪轂圖像進行預處理操作，提取輪轂的邊緣輪廓曲線；然后將輪廓邊界點分為不同子集，去除噪聲集；以間隔30°對圖像進行多組截取，求得每條截線與輪廓的交點，利用Hough變換獲得不同方向上擬合直線的方程；確定圓心坐標，求得圓心與交點距離，根據其方差判定是否為圓形，最后求得圓心及半徑。與傳統Hough變換和隨機Hough變換算法相比，本發明的檢測方法運行時間短，運行速度快，同時具有更高的檢測精度。

技術領域

本發明屬于數字圖像處理、模式識別領域，具體涉及一種基于改進hough變換的輪轂輪廓檢測方法。

背景技術

輪轂圖像相對其他種類圖像的關鍵特征在于其輪廓圓特征，輪廓圓的直徑、圓心坐標位置等是輪轂的重要參數，識別出輪轂的關鍵輪廓圓特征將有利于進一步的圖像分析處理。目前輪廓圓特征提取方法主要有Hough圓變換法、邊緣鏈碼跟蹤檢測法以及最小二乘擬合法等。其中，由于Hough變換具有很好的噪聲魯棒性、間斷適應性和旋轉不變性等特點，因而以Hough圓變換法最為有效和常用。

Hough變換是由Paul Hough于1962年提出的，其基本思想是將圖像空間的一點變換到參量空間的一條曲線或一個曲面，而具有同一參量特征的點經變換后在參量空間中相交，通過判斷交點處的累積程度來完成特征曲線的檢測。它是一種檢測二進制圖像中圖形的有效方法，如直線、圓、橢圓等，后來提出的廣義Hough變換可以檢測任意形狀的圖形，解決了模式識別和計算機視覺的許多問題。經過幾十年的發展，Hough變換得到了廣泛的應用。在被檢測的圖像不是很復雜的情況下，傳統Hough變換能夠得到令人滿意的結果，但由于傳統Hough變換(CHT)是一對多的映射匹配算法，圖像中的每一個特征點(邊緣像素點)與參數空間中可能通過該點的所有曲線的參數相匹配，并對這些參數單元投票累加，使得該方法有很大缺陷：計算量大，所需的計算時間長；需要將參數空間單元預存到存儲單元中，耗費大量的存儲空間；由于圖像空間和參數空間的離散化，使得Hough變換的檢測精度不高；無法區分噪聲點和組成目標的特征點等。

在此基礎上，Xu等提出了隨機Hough變換(RHT)方法，通過隨機選取三個不共線的邊界點映射為參數空間中的一個點，避免了CHT中的一對多的映射，但是這種方法受噪聲和圖像復雜性的影響較大，容易產生大量的無效點累積，從而影響計算準確性。因此，有必要對傳統Hough變換算法進行改進。

發明內容

為解決現有技術存在的問題，本發明提供一種基于改進Hough變換的輪轂輪廓檢測方法。本發明的檢測方法運行時間短，運行速度快，同時具有更高的檢測精度。

為了實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

一種基于改進Hough變換的輪轂輪廓檢測方法，包括以下步驟：

S1：對輪轂圖像進行圖像去噪，圖像目標范圍界定，圖像形態學和二值化預處理操作，通過Canny算子提取輪轂的邊緣輪廓曲線；

S2：統計所有邊緣輪廓像素點集合，按照八鄰域連續的定義方式將所有連續的輪廓邊界點統計分為不同的子集，同時去除點數小于預先設定的閾值T₁的噪聲集；

S3：分別對提取到的輪廓邊界沿六個方向{0°,30°,60°，90°,120°，150°}截取，在對每個方向截取時，求得每條截線與輪廓的兩個交點i，j；

S4：設置N組(N≥3)不同的掃描線重復步驟S3的操作，求得交點i，j，交點i，j連線的中點為m；

S5：利用Hough變換將所有的中點m映射至二維參數空間，獲得6個方向上的擬合直線方程L₁～L₆；