基于中點畫圓的圓檢測.pdf

1、自動的檢測圓形物體是現(xiàn)實生活和工業(yè)生產(chǎn)的實際需求，也是圖像處理領(lǐng)域面臨的基本問題之一。例如圓形交通標(biāo)志的檢測，協(xié)助向量化的線條畫圖像，瞳孔和虹膜檢測，醫(yī)學(xué)中的細(xì)胞分析，產(chǎn)品的尺寸檢測，精密復(fù)雜零件的質(zhì)量檢測以及農(nóng)業(yè)機(jī)械自動化等許多方面都需要檢測圓形物體。關(guān)于自動的圓檢測算法，最常用的有Hough變換，隨機(jī)Hough變換，隨機(jī)圓檢測，以及近些年提出的基于優(yōu)化的圓檢測。目前的算法主要存在的問題有多個圓的檢測速度不快，檢測出的圓心半徑殘差精度

2、不高，魯棒性不強(qiáng)，處理復(fù)雜圖像效率不高。針對多個圓的檢測速度不快，檢測出的圓心半徑殘差精度不高兩個問題，本文采取了基于中點畫圓算法的圓檢測。
　　首先，通過Canny邊緣檢測算子提取圖像的邊界，形成圖像的邊緣二值圖。由于Canny算子提取的邊緣線連接程度較好，對地類的邊緣提取的較完整，邊緣規(guī)劃也很細(xì)。同時也保持了較好的抗噪性能和較高的邊緣定位精度。然后，在二值圖上隨機(jī)的選取三個不共線的邊緣點求出圓的半徑和圓心作為初始的假設(shè)圓。之后

3、，利用中點畫圓算法的度量準(zhǔn)則驗證假設(shè)圓是否為真實圓。中點畫圓算法通過比較像素之間的距離，從而避免了計算平方根。同時中點畫圓算法也提供了較高的亞像素精度。最后，由于此時的真實圓的參數(shù)是隨機(jī)選取的三點進(jìn)行的求解，就會造成真實圓的半徑和圓心會有偏差，精度不夠高。本文針對落在真實圓邊界周圍的邊緣點進(jìn)行了最小二乘計算，進(jìn)而確定了最終圓的半徑和圓心。實驗表明，第一，對于合成圖像和自然圖像都能保證準(zhǔn)確無誤的自動檢測。第二，在多個圓的檢測速度上有了進(jìn)一