一种采样约束的圆检测方法与流程

本发明涉及机器视觉领域,特别是有关于一种采样约束的圆检测方法。

背景技术：

在机器视觉领域中,检测出图像中的圆是一个重要课题，它在自动化检验和仪器测量领域有着广泛的应用前景。hough变换是图像处理领域从图像中识别圆的最常用的方法，其原理是利用图像空间和hough参数空间的点-线对偶性，把图像空间中的曲线检测问题转换成参数空间的峰值检测问题，它是将图像空间映射到参数空间，对边缘点在参数空间进行累积，由累积值的参数计算得到检测结果。但hough变换所需要的存储空间较大，计算耗时较长，很难在实际应用中使用。

技术实现要素：

本发明的主要目的是：为在机器视觉中提高圆检测的速度和精度，克服传统hough变换方法的不足，本发明提出了一种采样约束的圆检测方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案，如附图1、2、3所示。其中，附图1是通过随机采样一点和限制检测圆的半径范围来确定候选圆，附图2是在验证候选圆上点时，搜索方向上通过对候选圆有效计数，判断该候选圆是否为真圆，附图3是圆检测步骤。其主要内容包括：

所述的对于图像边缘点采样时，采用随机采样一点的方法，从而避免了因为随机采样引入大量的无效采样,造成大量的无效判断和无效累积，并且采用限制检测圆的半径来确定候选圆；

所述的检验候选圆是否为真圆时，将圆分为n等份，验证候选圆上的点时，只考虑n等份方向上的点，而不用考虑所有点，这样便可减少计算次数；

所述的对图像中所检测出的真圆点进行模糊c均值聚类，对这些不同真圆上的点进行模糊c均值聚类中心，从而获得更精确的圆参数。

优点和积极效果

本发明一种采样约束的圆检测方法的有益效果是：

(1)与传统的hough变换方法相比，使用本发明所述的方法的精度高；

(2)与传统的hough变换方法相比，使用本发明所述的方法的速度快。

附图说明

图1是候选圆的确定；

图2是确定候选圆是否为真圆；

图3是圆检测步骤。

具体实施方式

现在结合附图3对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。

步骤1：构造边缘点集d(d为对图像进行边缘检测后得到的点集)，循环次数初值k＝0；

步骤2：从d中随机选取一个点d1(x1,y1)；

步骤3：从d中找到另一点d2(x2,y2)，使d1与d2满足(rmin为所求圆的半径最小值，rmax为所求圆的半径最大值)，并且以这两点为直径端点确定圆参数pc(a,b,r)，该圆的有效计数大于阈值mt(mt为累计验证阈值，mt＝2πrt，t为比例)，直至点d2存在或d中点取完。若点d2存在，转步骤5；否则，转步骤4；

步骤4：k＝k+1，若k＞kmax(kmax为采样次数阈值，其值为边缘点集d中点的个数)，结束；否则，转步骤2；

步骤5：pc为真圆的参数，判断已检测到的圆是否已达到已知圆的数量，若是，转步骤6；否则，转步骤2；

步骤6：对已检测出的真圆点进行模糊c均值聚类，求得圆的直径和圆心坐标参数。

以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改，本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根绝权利要求范围来确定其技术性范围。

技术特征：

技术总结
本发明涉及机器视觉领域,特别是关于一种采样约束的圆检测方法。在机器视觉领域中,圆的检测在自动化检测和仪器测量领域有着广泛的应用。一种采样约束的圆检测方法包括：首先，构造边缘点集合，随机采样一个点，然后取遍边缘集合中所有点，根据两个点确定的候选圆的参数判断圆的有效计数是否大于某个阈值，若是则该候选圆为真圆，否则为假圆。如果真圆的已知数目达到，表明检测圆成功，并停止对边缘集合点的选取，结束本次圆的检测；否则，继续采样，判断圆的数目是否达到要求。当采样的次数超过一定次数后，就停止最终的圆的检测，认定圆的检测结果失败。本发明与传统Hough变换圆检测方法相比，具有速度快、精度高的特点。

技术研发人员：陈树越;李建森;刘佳镔;朱军;黄萍
受保护的技术使用者：常州大学
技术研发日：2017.03.17
技术公布日：2017.08.04