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复杂背景图像中圆检测的新算法

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圆检测是 机器视 觉 和模式 识别 中的一项重 要任
务， 在工业 制 造 、 通 监 控 、 脸 检 测 、 Ｐ 交 人 Ｇ Ｓ测 量 和
Ｈ ｕｈ ｏｇ 变换一到多映射的庞大计算量 ， 由于无 目 但 标 的随机采样会造成大量的无效累积 ， 致使算法性 能降低 ． 献 ［ ］ 出了一 种非 ＲＨＴ系列 的随机 圆 文 ２提 检测算法（ ａ ｄｍｚｄＣｒ ｅ ｅ ｃ ｏ ， Ｃ ）此算 Ｒ ｎｏ ｉ ｉｌＤ ｔ ｔｎＲ Ｄ ， ｅ ｃ ｅ ｉ 法检 测 速 度 较 ＲＨ 快 ． 献 ［ ］ 出 了 基 于 广 义 Ｔ 文 ３提
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复 杂 背 景 图像 中圆检 测 的新 算 法
杨 娜 ， 一 陈后金 李志林 姚 ， ， 畅
（ ． 京交 通大学 电子信息 工程 学院 ， １北 北京 １０ ４ ； ． ０ ０ ４ ２ 中北大学 信息与通信工程学 院， 山西 太原 ０ ０ ５ ） ３ ０ １
摘
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
要： 如何在复杂背景图像 中确定圆的存在， 并将其准确定位 ， 具有广泛的工程应用价值 ． 本文通
关键 词 ： 图像识 别 ； 圆检 测 ； 圆形性 ； 边缘检 测 ； 图像 分割
中图分类 号 ： Ｐ ９ ．１ Ｔ ３ １４
文 献标 志码 ： Ａ
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Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｈｏ ｔ ｅ ｅ ｍｉ ｈ ｘ ｓｅ ｃ ｎｄ ｔ ｏ ａ ｉｎ ｏ ｉｃｅ ｈ ｖ ｄ ｒａ ｐ ｉａ ｉｎ ｖ ｌ ｅｉ ｎ ｓｒ ｃ ： ｗ ｏｄ ｔ ｒ ｎｅｔ ｅｅ ｉｔ ｎ ｅ ａ ｈｅｌ ｃ ｔｏ ｆｃｒ ｌ ａ ｅａ ｗｉ ｅ ｐ ｌ ｔｏ ａ ｕ ｎ ｅ — ｃ
第 ３ ４卷 第 ２ 期
２１ ０ ０年 ４月
北
京
交
通
大
学
学
报
Ｖｏ ． ４ １３ Ｎｏ． ２ ＡＤ ｒ．２ ０ ０１
ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｂ Ｊ ＮＧ Ｊ ＡＯＴＯＮＧ ＥＩ Ｉ Ｉ ＵＮＩ ＶＥＲＳ ＴＹ Ｉ
文 章 编 号 ：６ ３０ ９ （０ ０ ０ ．０ ７０ １７ ．２ １２ １ ）２０ ６ ．４
ｇｎ ｅｉ ｇ ｉ ｅ ｒ ．Ｔｈ ｏ ｇ ｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｎ ｉｃ ｌｒ ｐ ｓ ｉｎ ｎ ｌ ｏ ｉｈ ，ａ ｎ ｗ ａｇ ｒｔ ｍ ｆ ｉ ｌ ｅ ｅ — ｎ ｒ ｕ ｈ ｒ ｓ ａ ｃ ｎ ｍａ ｙ ｃｒ ｕ ａ ｏ ｉ ｏ ｉ ｇ ａ ｇ ｒ ｍｓ ｅ ｏ ｉ ｔ ｔ ｌ ｈ ｏ ｒ ｅ ｄ ｔｃ ｃ ｃ
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过 对 大量 圆定位 算法 的研 究 ， 出了一 种利 用 圆形性特 征在 复 杂背景 图像 中进行 圆检 测 的新算 法 ． 提
经实验证明， 此算法实现 了复杂背景图像 中圆形炮管的 自 动定位与分割 ， 对于发生形变的图像， 此
算 法仍 具有较 好 的位 移 、 旋转 和伸 缩不 变性 ， 可应 用 于工程 中的 圆检 测 ．

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复杂背景下的圆形识别技术研究开题报告

复杂背景下的圆形识别技术研究开题报告

攻读硕士学位研究生开 题 报 告复杂背景下的圆形识别技术研究1.绪论 (2)1.1背景 (2)1.2课题目的及意义 (2)2.文献综述 (3)2.1国内外研究现状 (3)3.研究思路与方法 (5)3.1H OUGH变换 (5)3.2改进的H OUGH变换 ..........................................................错误！未定义书签。

3.3半径检测和候选圆识别....................................................错误！未定义书签。

4.论文框架 (8)5.本课题研究的预期创新点 (9)6.工作安排 (10)1.绪论1.1背景随着科技水平的不断提高，危、重、繁、杂的体力劳动将逐渐被智能机器和机器生产线所代替。

工业用图像识别技术具有客观、快速等特点，而且它能进行非接触式地测量，可以避免对被测目标造成不必要地损伤。

与人眼相比，视觉系统更为精确，它可与自动化系统集成，实现全自动生产。

因此应用图像识别技术可以明显地节省时间、降低生产成本、优化物流过程、缩短机器停工期、提高生产率和产品质量、减轻测试人员劳动强度、减少不合格产品的数量、提高机器利用率等。

目前图像识别技术广泛应用于工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域，在社会生产各部门发挥着很大的作用。

其中由显微镜、CCD摄像机、视频图像采集卡、计算机和图像识别相结合的显微图像识别技术是一种高精度的测量技术。

许多被测参数小、不便直接测量的物体，可以首先由光学显微镜成像放大，然后CCD摄像机采集显微图像，视频采集卡将其数字化，最后计算机利用图像识别方法进行处理给出结果。

圆形物体普遍存在，目前广泛使用接触法和非接触法来测量，但存在许多问题，主要包括：测量范围小，测量精度和分辨率低:效率低，自动化程度不够，不利于自动测量;容易引入人为误差。

利用圆形识别技术进行圆形检测可以使上述问题得以改善，实时快捷，测量精度高。

一种快速准确识别圆形目标的新算法 (1)

一种快速准确识别圆形目标的新算法 (1)

基金项目：国家预研基金项目资助（Ｎｏ．５１４８３０４０１０４ＢＱ０１０１）。 作者简介：李江涛（１９８０一），男，在读工学博士，研究方向为遥 感图像处理及目标识别。Ｅ—ｍａｉｌ：ｔｏｎｙ［ｅｅ＠ｂｉｔ．ｅｄｕ．ｅｌｌ 收稿日期：２００６．１１－２７；修订日期：２００６—１２—１５
５７６
激光与红外
第３７卷
第３７卷 第６期 ２００７年６月
激光与红外
ＩＡＳＥＲ ＆ ＩＮＦＲＡＲＥＤ
文章编号：１００１－５０７８（２００７）０６－０５７５－０４
Ｖ０１．３７．Ｎｏ．６ Ｊｕｎｅ，２００７
一种快速准确识别圆形目标的新算法
李江涛，倪国强，王强，黄光华
（北京理工大学信息科技学院光电工程系，北京１０００８１）
摘要：在对二值圆形图像深入认识的基础上，研究了自动提取图像中圆形目标的理论，提出
下面介绍算法自动识别多尺度圆形目标另一个
非常重要的参数：数字圆上像素点到圆心的距离与
理想状态的圆半径差值△。以上面所列出的圆为
例，来研究它们的圆上像素距圆心的最大距离与真
实Ｒ之间的差值规律，如表２所示。实验表明，以
圆心为坐标原点，随着像素偏离ｘ或ｙ轴，厶将增
大，并在４５。时将达到最大值。所以选取圆的第一
李江涛倪国强王强等一种快速准确识别圆形目标的新算法
５７７
Ｒ
图３真实半径与理想半径（Ｒ）之间的差值Ａ
本节从不断变化的圆中找出了共有的特性规 律，定义了乃和厶这两个重要的数字圆参数。依据 这两个参数可以快速自动识别不同尺度上的圆形目 标。由于客观成像条件、摄像器件以及边缘提取算 法的影响，造成二值图像中的圆形目标有些形状上 的畸变，或者边缘的缺失。所以在△，Ｄ的选取上， 要适当放宽条件才可探测出目标。经过多种图像反 复地实验，当Ｄ取４．２８，△取０．５９时取得的识别效 果相对较好，虚警率和漏检率较低。但是为了体现 自动识别的性质，一旦确定两个参数，将不再更改。 ３算法的原理、流程及实现
复杂背景下圆形物体分割算法

复杂背景下圆形物体分割算法


复 杂背 景 下 圆形 物 体 分 割 算 法
成 鹏飞 ， 阳 ， 高 王 仲 张马林 ，
（ ．中南 大 学 商 学 院 ， 南 长 沙 ４ ０ ８ ； ．长 沙矿 山研 究 院 ， 南 长 沙 ４ ０ １ ； １ 湖 １０ ３ ２ 湖 １０ ２ ３ ．装 甲兵 工程 学 院 信 息 工程 系， 北京 １０ ７ ４ ０ ０ ２； ．湘潭钢 铁 公 司 ， 南 湘潭 ４ ｌ０ ） 湖 ｌ １ １
维普资讯
第２ ６卷第 １ ０期
２０ ０ ６年 １ ０月
文章编号 ：０ １ ９ ８ （ ０６ １ ２ ６ １０ — ０ １ ２ ０ ） ０— ３０—０ ２
计 算机 应 用
Ｃｏ ｕｔｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｍｐ ｅ ｐ ｉ ａｉｎｓ
பைடு நூலகம்
Ｖｏ ． ６ Ｎｏ． ０ １２ １ Ｏｃ ．２ ０ ｔ ｏ６
ｓａ ｄｌ ａ ｏ ｅｏｊｃ ｉ ｅ ｉ ｇｅ ｔａ ｗ ａｅ ａ ｅｄ ｎ ｗ ． Ｌｓ ｔｅｅ ｇ ｎ ｒ ｔ ｎ ｆ ｍ ｔ ｍａｅ ｈｐ ａ ｃｔ ｎ ｏ ｔ ｂｅ￣ ｎｔ ｍａ ｔ ｅｈｖ ｌ ａｙ ｋｏ ｎ ａｔ ｈ ｅｉｆ ｍａｏ ｒ ｅ ｉ ｇ ｅｎ ｏ ｉ ｆ ｈ ｈ ｈ ｒ ， ｄ ｏ ｉ ｏ ｈ
物 体识 别 率低 的 问题 。 实验 结果表 明本方 法对 复杂 背景 的 图像预 处理 是 有效 的 。 关 键词 ： 图像 分 割 ； 闽值 ； 学形 态 学 数
中 图分 类 号 ： Ｐ ９ ． １ Ｔ ３ １４ 文献标 识码 ： Ａ
Ｃｉｃ ｌｒｏ ｊｃ ｅ ｍｅ ｔｔ ｎｕ ｄ ｒｃ ｍｐｉａｅ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｒｕａ ｂｅ ｔ ｇ ｎａｉ ｎ ｅ ｏ ｌ ｔｄｂ ｃ ｇ ｏ ｓ ｏ ｃ ｎ
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KRA一种双阶段精确圆检测算法

KRA一种双阶段精确圆检测算法

Qiye Keji Yu Fazhan圆检测是计算机视觉领域的常见方向，被广泛应用于工程实践项目。

Hough 变换圆检测[1]是最基本的检测方法，其原理是把曲线由图像空间中映射到由圆的3个参数构成的参数空间，累加统计参数空间的点，最大累加值的参数即为所求圆的参数。

但该算法存在很多不足之处，在参数量、计算量和内存占用方面有很大的改进空间。

针对上述不足，Xu L 等人[2]提出使用随机Hough 变换做圆检测，该方法在图像空间中随机选取不共线的3个特征点，映射成参数空间中的一个点，是多到一的映射，大大减少了计算量，但是在图像复杂的情形下，由于噪声较多，从而引入大量的无效采样，增加迭代次数，降低检测效率[3]。

随后，有很多改进的算法被提出，周勇亮等人[4]提出一种有效继承的累计加速算法，每次成功检测圆后不清空参数空间，在随机Hough 变换圆检测算法上测试取得很好的速度提升，但是对于单圆和极端情况下加速效果并不明显。

Chen 等人[5]在随机Hough 变换的基础上进行了改进，使用第4个随机采样点判断是否在候选圆上，随后再验证圆的真伪，提高了圆的检测速度。

除此之外，还有许多学者从不同的角度改进圆检测算法，如在Hough 变换的基础上结合梯度信息[6]，运用圆的几何属性做圆检测[7]及使用图像的直方图[8]作为评判依据，这些措施都取得了不错的提升。

文中提到的改进算法是基于随机Hough 变换（RHT ）圆检测算法进行，虽然大幅提高了算法检测效率，但是仍存在漏检及无效积累等严重问题。

为了改善这一问题，本文提出了一种基于k-means 聚类算法和随机Hough 变换圆检测结合的新的圆检测算法，通过结合两种算法的优点，对采样空间进行约束，大大减少了无效采样并降低了圆的漏检率。

1传统的随机Hough 变换圆检测在平面直角坐标系中，圆的标准方程如下：（x -a ）2＋（y -b ）2＝r 2（1）其中，（a ，b ）为圆心坐标，r 为圆的半径，（a ，b ，r ）为圆的3个参数，分别是圆心坐标和半径。