一种新的用于光学测量的圆点检测算法

万方数据第２期盖绍彦，等：一种新的用于光学测量的圆点检测算法３２７是大范围测量中的关键环节之一．圆点特征检测方法最常用的是基于灰度的阈值分割方法一刮和边缘检测方法。

卜９Ｊ．在实际应用中，阈值分割方法的缺点是分割依赖于全图的特点，分割的效果会对最终的检测结果产生影响．为了对圆点进行准确识别，还需要对特征信息进行验证［１㈣引．在常用的圆验证方法中，圆模板匹配法¨叫和Ｔａｂｕ搜索（禁忌搜索）¨２‘１引法一般需要事先知道较多的目标知识，仅在已知标准的规则图形或干扰噪声较少的场合比较高效，其应用受到很大的局限；Ｈｏｕｇｈ变换ＬＪ州钊是一种广泛使用的圆验证方法，但在光学测量的实际应用中，由于圆点面积小，在透视投影成像后会发生不同程度的畸变，用Ｈｏｕｇｈ变换检测验证圆形标志点也有一定程度的限制，且占用计算机内存较大，难以满足圆点识别的实时性要求．本文分析了光学测量中圆点检测的特点，针对复杂条件下的标志点识别，提出了一种基于区域检测和边界信息自适应验证的标志点识别方法．１标志点识别分析通过对实际应用中出现的问题进行分析，圆形标志点检测存在的主要难点如下：１）物体结构多样，背景复杂．拍摄的物体多种多样，有些物体表面比较粗糙、有污渍；因拍摄环境不同，物体的光照也不同；有些物体还有干扰的圆形物等，导致拍摄得到的图像背景不同定，比较复杂．另外，不同的被测物体具有不同的特点，如图１（ａ）中的头像，其标签部分有很多圆形的边缘会对识别造成干扰．这些实际的问题增加了识别的难度，对识别提出了较高的要求．２）圆形标志点面积过小，有不同程度畸变．根据针孔成像的原理，如果物体平面与镜头平面存在夹角，透视投影后标志点威像为不规则的椭圆．随着标志点所贴位置的不同，畸变的程度也会不同；另一方面，标志点通常会选取得比较小，如在摄像机ｌ３８０×１０３０的镜头分辨率下，成像后点的面积一般不超过２００个像素，难于检测．如图１（ｂ）中，不同侧面上椭圆的差异比较大，不利于检测．图１被测物体示意图２基于边缘延展的区域检测方法２．１检测流程针对标志点识别的特点，本文提出一种能够识别复杂背景下的圆形标志点的方法．该方法由图像预处理、特征检测、自适应验证等步骤组成．图像预处理后，以边界连续区域作为标志点的特征进行检测，得到疑似点即候选点集，然后根据点集内点的形状描述设置阈值对每个点进行自适应验证．因为不需要对边界进行严格的数学描述，所以检测具有良好的鲁棒性；验证时，由变形圆点的位置和微切平面夹角等边界信息反映疑似点的投影情况，根据这些三维信息对每个点进行自适应验证，提高了准确性．２．２区域检测为了将圆形标志点的特征转化为边界连续的区域，首先对图像进行预处理，然后寻找区域边缘，并进行边缘延展得到边界连续区域，即疑似圆形标志点点集．图２为圆形标志点的边界区域示意图，进行延展检测时以边缘图的左下角为原点Ｏ，向右和向上的方向分别为Ｘ轴正方向和Ｙ轴正方向，起始扫描点Ｐ的初始坐标为（０，０），具体处理方法如下：①以Ｐ为起始点沿Ｘ轴正方向逐行向上扫描边缘图的像素点，直至扫描到第１个边缘像素点时中止，将扫描到的边缘像素点记为Ｐ．．从Ｐ。

起沿Ｘ轴正方向继续扫描，直到此后出现第１个非边缘像素点时，将与该第１个非边缘像素点相邻且已被扫描到的边缘像素点记为Ｐ，．如果扫描到图像的最右边仍未出现非边缘像素点，则将该行中图像最右边的点记为Ｐ，．Ｐ。

和Ｐ，为一条边缘的最下面一行的左右端点．②记录Ｐ。

和Ｐ，的坐标值（Ｘ：，ｙｊ）和（工；，ｙ，）．以Ｐ。

为基准点，依次考察坐标值为（Ｘ：，ｙ，＋１），（工：一ｌ，Ｙｊ＋１），（工：＋ｌ，ｙｆ＋１）的３个像素点，判断它们图２边界区域示意图万方数据万方数据第２期盖绍彦，等：一种新的用于光学测量的圆点检测算法３２９对深度变化较大的被测物体，其疑似点的投影情况变化很大，利用投影反馈信息可以使验证过程具有良好的鲁棒性．４实验为了验证所提出的标志点识别方法的实用性，拍摄了大量的图片进行圆点识别处理．图４和图５是其中比较有代表性的２个实验．图４维纳斯头像标志点识别图５摩托车护板模具标志点识别实验中采用主动式结构光三维轮廓扫描仪得到被测物体的三维点云数据，该系统具有很高的测量精度，可得到质量优良的致密三维点云数据．为了得到原始的模型图像，系统的硬件部分包括一台进行数据处理的计算机、分辨率为３８０（Ｈ）×ｌ０３０（Ｖ）像素的数字摄像机以及配套的摄像三角架，拍摄距离大约为７０ｃｎａ．拍摄得到的图像由计算机软件进行处理，编程工具选用ＶｉｓｕａｌＣ＋＋６．０．在进行点检测时，有些物体表面污渍较多，会使处理得到的边界连续闭合区域随之增加，在这种干扰下，检测边界会较慢，进行验证的时间也会增加．在Ｉｎ．ｔｅｌ（Ｒ）Ｐｅｎｔｉｕｍ４ＣＰＵ３．００ＧＨｚ，５１２ＭＢ内存的计算机硬件配置下，在对头像模型、摩托车护板、泡沫模型、面板模具等的实例检测中，特征点识别耗费的时间一般在２Ｓ以内．图４是对维纳斯头像的检测结果，其中图４（ｃ）是得到的疑似点点集，图４（ｄ）是经过自适应验证得到的最终结果．作为对比，图４（ｅ）是使用Ｃａｎｎｙ算子得到的圆点图，图４（ｆ）是对图４（ｅ）进行自适应验证得到的结果．从疑似点图中可看出，处理后的边缘图中标志点边界连续，在进行特征检测时可以将圆形标志点检测出来；另一方面，维纳斯头发和头像标牌处预处理后边缘闭合，也作为疑似点检测出来，所以疑似点集中存在杂点，而经过自适应验证后，杂点都被排除，有效地找到了标志点．相比Ｃａｎｎｙ算子方法，本方法的检验准确率更高，结果如表１所示．表１圆点检测结果图５中被测物体为摩托车护板模具，该模具图像经预处理后，标志点特征依然为边界连续，检测后的疑似点图中包含标志点以及面板上的孔洞．在对疑似点进行验证时，图５（ｃ）中摩托车护板模具中的杂点孑Ｌ洞因为面积和形状与描述不符，在验证时都可以被排除．可以看出，本文方法能够准确而有效地找到标志点．５结语针对图像背景复杂、标志点小、透视投影变形等实际问题，提出一种基于区域特征检测和边界验证的标志点识别方法．该方法在检测标志点时，以边界连续区域作为特征检测可能的标志点，不需要对边界进行严格的数学描述，可以找到各种变形的小标志点，检测具有良好的鲁棒性，而且具有很高的检测速度．在进行边界形状验证时，通过变形圆点的位置和微切平面夹角等边界信息对每个点进行自适应验证，提高了检测的准确性．对真实图像的检测实验结果证明，新方法简单、高效、可靠，可以在不同条件下快速准确地识别待检测点．万方数据万方数据一种新的用于光学测量的圆点检测算法作者：盖绍彦， 达飞鹏， 杨伟光作者单位：盖绍彦,杨伟光(东南大学自动化学院,南京,210096)， 达飞鹏(东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,南京,210096)刊名：东南大学学报（自然科学版）英文刊名：JOURNAL OF SOUTHEAST UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)年，卷(期)：2010,40(2)1.Gai Shaoyan;Da Feipeng A novel phase-shifting method based on strip marker[外文期刊] 2010(02)2.Zhuge J C;Zeng Z M;Lu L Optical sensor for product oil identification[期刊论文]-Optics and Precision Engineering 2009(06)3.Da Feipeng;Gai Shaoyan Flexible three-dimensional measurement technique based on a digital light processing projector[外文期刊] 2008(03)4.Avci E;Avci D An expert system based on fuzzy entropy for automatic threshold selection in image processing[外文期刊] 2009(02)5.张麒;汪源源;王威琪活动轮廓模型和Contourlet多分辨率分析分割血管内超声图像[期刊论文]-光学精密工程2008(11)6.Chen S C;Li D H Image binarization focusing on objects[外文期刊] 2006(16)7.Satoshi S;Keiichi A Topological structural analysis of digitized binary images by border following [外文期刊] 1985(01)8.Padayachee J;Alport M J;Rae W I Identification of the breast edge using areas enclosed by iso-intensity contours[外文期刊] 2007(06)9.Zhang Tao;Fei Shumin;Li Xiaodong Fast global motion estimation and moving object extraction algorithm in image sequences[期刊论文]-Journal of Southeast University(English Edition) 2008(02) 10.Victor A R;Carlos H G;Arturo P G Circle detection on images using genetic algorithms[外文期刊] 2006(06)11.Zhou Dongrui;Zhang Renmin;Fang Rujing Methylation pattern analysis using high-throughput microarray of solid-phase hyperbranched rolling circle amplification products[外文期刊] 2008(03) 12.Zhang Liangpei;Zhao Yindi;Huang Bo Texture feature fusion with neighborhood oscillating tabu search for high resolution image classification 2008(03)13.Tahir M A;Bouridane A Novel round-robin tabu search algorithm for prostate cancer classification and diagnosis using multispectral imagery[外文期刊] 2006(04)14.Orazio T D;Guaragnella C;Leo M A new algorithm for ball recognition using circle Hough transform and neural classifier[外文期刊] 2004(03)15.郝婷;孟正大机器人在复杂环境下的火炬识别 2005(Sup 2)16.Cao M Y;Ye C H;Doessel O Spherical parameter detection based on hierarchical Hough transform[外文期刊] 2006(09)1.谢松法.彭嘉雄.何南忠.施保昌.Xie Songfa.Peng Jiaxiong.He Nanzhong.Shi Baochang基于圆邻域和环算子的抗噪边缘检测方法[期刊论文]-华中科技大学学报（自然科学版）2007,35(4)本文链接：/Periodical_dndxxb201002021.aspx。