一种非Hough变换的快速圆检测算法

一种非H ough 变换的快速圆检测算法浮红霞1,陈西平1,毛慧珍2,杜习波1,李良先1(1.河南理工大学机械与动力工程学院,河南焦作 454000; 2.徐州机电工程高等职业学校,江苏徐州 221000)摘要:在精密测量、自动化装配和机器人等诸多领域,往往需要对圆形器件或图标进行识别和定位,而目前传统的检测方法是H ough 变换,计算复杂,对资源需求大,且不利于实时控制.本文利用圆形几何对称的性质,采用基于颜色分类方法,提出一种非H ough 变换的圆的检测方法,从而达到对彩色图像中圆形目标进行快速识别的目的.设计了算法的流程,编制了相应的圆识别程序,通过对足球机器人定位的验证,表明该算法具有运算速度快及对畸变的圆形目标适应性好等优点,为图像处理中圆目标的快速识别与定位提供了一种借鉴.关 键 词:圆检测;非H ough 变换;图像识别;机器视觉中图分类号:TP24 文献标识码:A 文章编号:1673-9787(2010)04-0498-04A fast non-H ough m et hod f or c i rcle detecti onFU H ong-x i a 1,C HEN X i-p i n g 1,MAO H ui-zhen 2,DU X i-bo 1,LI L i a ng-x ian1(1.S c hool o f M e chanical and P o w e tEngineeri ng,H e nan pol ytechnic university ,J i aozuo 454000,H enan,Ch i na;2.X uzh ouM echan ic a l and Electron ic E ng ineeri ng Voc a tional Colle g e ,Xuzhou 221000,J i ang su,Ch ina )Abst ract :Prec isi o n m easure m en,t autom ated asse mb ly and robotics fields often require an i d entification and location to a c ircular object or icon .The current detecti o n m ethod is based on H ough transfor m ,wh ich is co m plex i n co m puti n g and requires m uch resource .A non-H ough m ethod is proposed ,w hich can recognize c ir cular targets in co l o r i m age by m aking use of the sy mm etrica l property of circles and adopting t h e seg m entation m ethod based on co lor .The experi m ents o f apply i n g t h is m ethod to the location of soccer robo t sho w that the m ethod can calcu late quick l y and adjust to defor m ed circle .The algorith m of qu ickly identify i n g circu lar targe t prov i d es a reference i n i m age processi n g .K ey w ords :circle de tecti o n ;non-H ough transfor m ;i m age recogn ition;m ach i n e v i s ion0 引 言机器视觉辅助检测技术具有高速度、实时性好、非接触、低成本等优点,被广泛应用于精密测量、机器人伺服和微电子装备等机械装备中.而圆孔和圆形工件在工业行业中普遍存在,如微电子器件中的球状阵列(BGA )元件及印刷电路板(PCB )定位基准、机器人足球赛中的足球及场地中的圆形标志线等,因此圆检测是机器视觉检测中的一个典型问题[1].圆检测主要是根据圆孔或圆弧的图像求取其中心坐标和半径等特征参数.检测圆特征的传统方法第29卷第4期2010年8月 河南理工大学学报(自然科学版)J OURNA L O F HENAN PO LYTEC HN IC UN IVERS I TY (NATURAL SC IE N CE) V o.l 29 N o .4Aug .2010收稿日期:2010-03-01基金项目:国家自然科学基金资助项目(10802027),河南省教育厅自然科学项目(科技攻关)(2009A460005);河南理工大学博士基金资助项目(648163).作者简介:浮红霞(1975-),女,河南获嘉人,工程师,从事机电一体化、机器人技术研究. E -m ai:l f uhx @ .cn是H ough 变换,该方法的最大特点是可靠性高,在噪声、变形甚至部分区域信息丢失的状态下仍然能取得理想的结果,但其缺点是计算复杂、资源需求大,而且在处理复杂图像背景信息干扰时,会引入大量的无用累积,使算法性能大大降低,甚至无法有效提取圆.为了克服这些缺陷,许多学者提出了改进的圆H ough 变换算法.如XU 等提出了随机H ough 变换,即在图像空间随机选取不共线的三个点映射成参数空间的一个点,以此计算圆的参数,并对结果进行累计[2-4];文献[5]在随机H ough变换的基础上,利用梯度方向信息来决定是否对采样到的两点进行参数累积,以减少无效累积;文献[6]在边缘曲线上适当选取三点,计算圆参数,通过重复此过程,在圆参数空间进行统计累加求极值;还有人采用线段模式H ough 变换检测圆,将圆分割成一组分段线性的线段,然后对这些线段进行广义H ough 变换提取圆[7].以上方法都基于圆参数空间的统计累加,如果统计较少则准确性减弱,统计较多则实时性减弱,一定程度上限制了复杂图像的圆检测效果.本文提出了一种非H ough 变换的圆检测方法,该方法具有原理简单、计算速度快、适应性强等特点,能够满足类似足球机器人等实时性要求较高场合的需要.1 算法描述算法的基本思想:首先采用阈值法对图像进行分割和对像素进行标记,然后利用圆的几何对称性提取出圆的直径参数和中心坐标,最后分别对以直径为边长、圆的中心为区域中心的正方形区域扫描,统计出满足一定条件的像素的数量,即在圆上的像素的数量,通过这个数量与对应圆周长的比较来判断是否为我们所要提取的圆.下面以足球机器人比赛中的圆形目标识别为例进行说明,图1为比赛现场获取的图像,它是通过全向视觉系统得到的,并且有一定的畸变.算法流程如图2所示.1 1 图像分割采用基于颜色分类的阈值分割方法.由于从摄像机得到的彩色图像是基于RGB 颜色模型,而R,G ,B 分量之间有很强的相关性,直接使用RGB 分量进行颜色分类通常效果很差,而且当光照条件有所改变或者出现阴影和遮挡时,将直接影响分类的效果;HLS 颜色模型(H 代表色调,L 代表亮度,S 代表饱和度)则能把亮度和颜色区分开,并具有符合人的视觉特性,以及对环境变化、适应性强等优点,故宜采用HLS 颜色模型[8].首先,对彩色图像进行颜色空间转换,即将图像像素的R,G,B 分量值转换为H,L ,S 分量值,然后在HLS 颜色空间中对像素进行分类,设定H,L,S 分量的阈值,通过颜色标定得到每个像素点的颜色所属的类别.假设把图像中的像素分为3类,当像素的H,L ,S 分量的值分别在第一个设定的3个分量的阈值范围内时,把此像素标记为A;当在第二个设定的三个分量的阈值范围内时,把此像素标记为B ;其余的像素则标记为C ,并分别用白色、灰色和黑色显示.其图像处理结果如图3所示.1 2 提取圆的直径参数和中心坐标根据圆相对于圆心中心对称的性质,可以初步得到所有可能存在圆的圆心坐标及其直径参数.当然,这里得到的结果可能存在很多噪声,还需要在后面剔除.提取圆的圆心坐标和直径参数的算法描述如下.逐行扫描图像,如果第J 行中第I 个像素和第I +D 个像素分别位于A 类和B 类交界处,则假设这两个像素的连线为一圆的直径,直径长度为D ,圆心坐标为I +D /2,J ),再以圆心为起点,向上扫描第I +D /2列,如果在D /2-N (N 为设定的偏差范围,本文取N 为3)和D /2+N 范围内存在位于A 类和B 类交界处的像素点,再以圆心为起点,向下扫描第I +D /2列;如果在D /2-N 和D /2+N 范围内也存在位于A 类和B 类交界处的像素点,则假设此处可能存在一个圆,圆心坐标为(I +D /2,499 第4期 浮红霞,等:一种非H ough 变换的快速圆检测算法500河南理工大学学报(自然科学版) 2010年第29卷通过对机器人足球比赛场地图像的实验测试,表明该方法对圆形目标识别效果好、计算效率高,同时对图形具有较强的适应性,能够满足机器人足球比赛中圆形图像信息实时处理的要求.参考文献:[1] 于新瑞,王石刚,关柏青,等.一种快速检测圆的抗干扰变形模板方法[J].光学学报,2004,24(8):1115-1119.[2] XU LE I ,O J A E,KULTANEN P .A ne w cu rve de tecti on m ethod :random ized hough transfor m [J].P atte rn R ecogniti on L etters ,1990,11(5):331-338.[3] RENATO M HADAD,ARNA L W DE A ARAU J O.U sing the H ough transform t o detect to detec t c ircu l ar for m s i n sa tellitei m agery [J].IEEE T rans on I mage Processi ng ,2001,15(6):406-414.[4] C HEN T C,CHUNG K L.An effi c ient random i zed a l gor it hm for detecti ng c i rc l es [J].Co m pute r V i s i on and I m age U n derstand i ng,2001,83(2):172-191.[5] L I N S HU ZH I ,HU Q I FE I .A nove l a l go rith m for fast c ircle detecti on usi ng random izedH ough transfor m [J].Compute r Eng i neeri ng ,2003,29(6):87-88.[6] LONG L I N JI N,YUN S H I Q I N.C i rc l e recognition t hrough a po intH ough transfor m ati on [J].Compu ter Eng i neer i ng,2003,29(11):17-18.[7] Y IP R K K,LEUNG D N K,HARROLD S O.L i ne seg m ent patternsH ough transfo r m for circles detecti on using a 2-d i m ensi ona l a rray [C]//I EEE Industr i a l E l ectronics Soc iety .Industr i a l E l ec tron i cs ,Control and Instru m entati on ,Pro ceedi ngs o f t he IECON '93Internati ona l Confe rence ,1993:1361-1365.[8] 兰海滨,王平,赵保军.基于色调空间的彩色图像匹配算法[J].计算机应用研究,2009(3):1174-1176,1188.[9] 毛慧珍.自主式足球机器人的视觉识别与视觉定位研究[D ].焦作:河南理工大学,2009.[10]薛婷,孙梅.类椭圆特征自动识别及亚像素提取的完整实现[J].光电子 激光,2008,19(8):1076-1078.(责任编辑 杨玉东)科技论文量和单位使用中常见的问题a .使用已废弃的量名称.如比重、比热、原子量、质量百分比浓度等.b .未使用国家标准规定的量符号.如质量符号不用m,而用W ,P 或Q 等;用多个字母构成一个量符号,如用C H T 作 临界高温!的符号.c .使用已废弃的非法定单位或单位符号.前者如斤、千克力(kg f)、卡(ca l)、摩尔浓度(M )等;后者如∀K (开尔文)、rp m (转每分)等.d .非普及性书刊使用单位的中文符号,有的把单位名称当中文符号使用.如将 P =100帕!错写成 P =100帕斯卡!;还有把既不是单位中文名称,也不是单位中文符号当作中文符号使用,如 摩尔/立方米!.e .同一篇文章中的单位时而用中文符号,时而用国际符号,在组合单位中2种符号并用,如 m 3/秒!..f 把一些不是单位符号的符号、有的把单位的全称,作为标准化符号使用.如pp m (10-6),hr (小时),day (天)等.g .量符号及其下标符号、单位及词头符号的正斜体、大小写不符合国家标准的规定.h .不善于使用词头构成十进倍数或分数单位,出现如100000m 的量值书写形式..i 词头使用错误,如独立使用、重叠使用等..j 对单位符号进行修饰,如在单位符号上加下标、复数形式以及其他说明性字符.k .使用单位符号张冠李戴.如把平面角的单位符号 #! ∃!用作时间单位 分! 秒!,说 发电量为470亿千瓦!等.1.在图、表等中用特定的单位表示量的数值时,未采用 量/单位!的标准化法.如 P /M Pa !仍按传统方法表示成 P ,M P a !或 P (M P a)!.501 第4期 浮红霞,等:一种非H ough 变换的快速圆检测算法。