专利名称：数字图像中椭圆相关信息的简单快速提取方法
技术领域：
本发明涉及计算机视觉中的图像特征自动检测领域，特别是数字图像中椭圆相关信息的简单快速提取方法。
背景技术：
数字图像中椭圆提取在物体识别、定位以及摄像机标定等领域有重要应用。长期以来，数字图像中进行椭圆提取主要是Hough变换的方法，该方法由于需要将椭圆变换到其它空间而需要进行大量的运算，导致算法复杂且效率较低。
发明内容
本发明针对数字图像中椭圆相关信息的快速检测提取问题，目的是提供一种能够提取出图像中椭圆焦点、长轴、短轴、边界点等信息的简单快速方法。为了实现本目的，本发明数字图像中椭圆相关信息的简单快速提取方法，包括以下步骤步骤Sl 采集图像并输入计算机；步骤S2 利用Carmy边缘检测算子进行边缘检测获得边缘图像；步骤S3 对于图像中任一点，计算该点的对偶点、特征长度与特征能量，获得图像的特征长度分布图与特征能量分布图；步骤S4 在固定阈值约束下，在特征能量分布图上进行局部极大值点检测；步骤S5 利用步骤S4获得的局部极大值点确定椭圆的焦点、长轴与短轴信息，利用局部极大值点处的特征能量与椭圆周长之比验证并剔除不合理的椭圆；步骤S6 根据到椭圆的两个焦点距离之和等于长轴这一约束确定椭圆的边界点；步骤S7 输出椭圆的焦点、长轴、短轴以及边界点信息。本发明提供的数字图像中椭圆信息简单快速提取方法，主要利用了椭圆圆周上各点到两个焦点的距离之和等于长轴这一约束，首先计算各点的对偶点、特征长度与特征能量，获得图像的特征长度分布图与特征能量分布图，然后在特征能量分布图上进行局部极大值检测，并利用局部极大值点确定椭圆的两个焦点、长轴、短轴信息，验证剔除不合理的椭圆；接着根据到两个焦点距离之和等于长轴这一约束确定椭圆的边界点，最后输出椭圆相关信息。本发明提供的方法不仅能够准确检测出图像中椭圆相关信息，而且由于不需要复杂变换，在计算复杂性及效率上优于已有方法。
图1为本发明数字图像中椭圆相关信息的简单快速提取方法流程图。
具体实施例方式如图1所示为本发明数字图像中椭圆相关信息的简单快速提取方法流程图，包括采集图像并输入计算机、进行边缘检测、获得图像的特征长度分布图与特征能量分布图、在特征能量分布图中进行局部极大值点检测、确定椭圆并验证剔除不合理的椭圆、确定椭圆的边界点，输出椭圆相关信息。各步骤的具体实施细节如下步骤Sl 采集图像并输入计算机；步骤S2 利用Carmy边缘检测算子进行边缘检测获得边缘图像；步骤S3 计算图像中各点的对偶点、特征长度与特征能量，获得图像的特征长度分布图与特征能量分布图，具体方式为，对于图像中任一点X(x，y)，指定一个以X为中心R 为半径的圆形区域G(X)为X的邻域，对于区域G(X)内的任意一点X'，按照如下方式定义X在点X'处的特征长度与特征能量对于区域G(X)内的所有边缘点Pi;i = 1，2，...， N，计算p^jx、x'的距离之和Cii = I IPi-Xl | + | IPi-X' I，将距离Cii四舍五入为整数并统计其出现次数，将出现频率最高的距离屯定义为点X在X'处的特征长度，记为K(X，X')， 相应的出现次数定义为点X在X'处的特征能量，记为E(X，X');计算点X在其邻域(^ 内各点处的特征长度与特征能量，将特征能量达到最大的位置定义为点X的对偶点，记为 Pe (X)，点X在Pe (X)处的特征长度与特征能量定义为点X处的特征长度与特征能量，分别记为K(X)与E(X)；计算图像中各点的对偶点、特征长度与特征能量，获得图像的特征长度分布图与特征能量分布图。步骤S4 固定阈值约束下在特征能量分布图上进行局部极大值点检测，具体方式为，记图像点X(x，y)处的特征能量为E(x，y)，在阈值T约束下，在特征能量分布图上检测在3X3邻域内为极大值的点，即满足如下条件E (X，y) > T，E (X，y) > E (x+1，y+1), E(x, y) > E (x_l，y-1)，E(χ, y) > E(x-1, y), E(x, y) > E(x+1, y), E(x, y) >E(x，y_l)，E (x，y) > E (x，y+1)，E (x，y) > E (x_l，y+1)，E (x，y) > E (x+1，y-1)；所述阈值T的具体确定方法为:T = Mean (E)+k-Std(E)jMean(E)与Std(E)分别表示所述特征能量分布图的均值与标准差，比例系数k的取值范围为2 3。步骤S5 确定椭圆的焦点、长轴、短轴并验证剔除不合理的椭圆，具体方式为， 对于步骤S4获得的每一个局部极大值点X，记点X的对偶点、特征长度、特征能量分别为 Pe(X)、K(x，y)与E(x，y)，则可由此确定焦点分别为X与Pe(X)、长轴为2a = K(χ, y)、短轴
为
权利要求
1. 一种数字图像中椭圆相关信息的简单快速提取方法，其特征在于，包括步骤 步骤Sl 采集图像并输入计算机；步骤S2 利用Carmy边缘检测算子进行边缘检测获得边缘图像； 步骤S3:计算图像中各点的对偶点、特征长度与特征能量，获得图像的特征长度分布图与特征能量分布图，具体方式为，对于图像中任一点X(x，y)，指定一个以X为中心R为半径的圆形区域G(X)为X的邻域，对于区域G(X)内的任意一点X'，按照如下方式定义X在点X'处的特征长度与特征能量对于区域G(X)内的所有边缘点Pi，i = 1，2，...，N，计算 Pi iJX>X'的距离之和Cli= I IPi-Xl | + | IPi-X' I I，将距离屯四舍五入为整数并统计其出现次数，将出现频率最高的距离屯定义为点X在X'处的特征长度，记为K(X，X')，相应的出现次数定义为点X在X'处的特征能量，记为E(X，X')；计算点X在其邻域&⑴内各点处的特征长度与特征能量，将特征能量达到最大的位置定义为点X的对偶点，记为Pe(X)，点X 在Pe(X)处的特征长度与特征能量定义为点X处的特征长度与特征能量，分别记为K(X)与 E(X)；计算图像中各点的对偶点、特征长度与特征能量，获得图像的特征长度分布图与特征能量分布图。步骤S4:固定阈值约束下在特征能量分布图上进行局部极大值点检测，具体方式为， 记图像点X(x，y)处的特征能量为E(x，y)，在阈值T约束下，在特征能量分布图上检测在 3X3邻域内为极大值的点，即满足如下条件E(x, y) >T，E(x，y) > E(x+1, y+1), E(x, y) >E(x_l，y-l)， E(x, y) >E(x-l，y)，E(x，y) > E(x+1, y), E(x, y) > E(x, y-1), E(x, y) >E(x，y+l)，E(x，y) > E (x-1, y+1), E (x, y) > E(x+1, y-1)； 所述阈值T的具体确定方法为T = Mean (E)+k-Std(E)jMean(E)与Md(E)分别表示所述特征能量分布图的均值与标准差，比例系数k的取值范围为2 3。步骤S5 确定椭圆的焦点、长轴、短轴并验证剔除不合理的椭圆，具体方式为，对于步骤S4获得的每一个局部极大值点X，记点X的对偶点、特征长度、特征能量分别为Pe(X)、 K(x, y)与E(x，y)，则可由此确定焦点分别为X与Pe(X)、长轴为h = K(x，y)、短轴为2b = I^K2 (χ, y) - \\Pe (X) - xf的椭圆；验证并剔除不满足条件E (x，y)/C>s的椭圆，其中Cf =为椭圆周长，S的取值范围为0. 6 0. 8。步骤S6 根据到椭圆的两个焦点距离之和等于长轴这一约束确定椭圆的边界点，具体方式为，对于步骤S5获得的满足验证条件的焦点为X与Pe(X)、长轴为K(x，y)的椭圆，将点 X邻域^⑴内到点X、PJX)距离之和等于K(x，y)的边缘点确定为椭圆的边界点。 步骤S7 输出椭圆的焦点、长轴、短轴、边界点信息。
全文摘要
本发明涉及一种数字图像中椭圆相关信息的简单快速提取方法，包括采集图像并输入计算机；计算图像的边缘图；计算图像中各点的对偶点、特征长度与特征能量，获得特征长度分布图与特征能量分布图；阈值约束下在特征能量分布图上进行局部极大值点检测；利用局部极大值点确定椭圆的焦点、长轴与短轴；利用特征能量与椭圆周长之比验证并剔除不合理的椭圆；根据到椭圆的两个焦点距离之和等于长轴这一约束确定椭圆的边界点；输出椭圆相关信息。本发明提供的方法能够简单快速地获取图像中的椭圆信息。
文档编号G06T7/40GK102411784SQ201110205338
公开日2012年4月11日 申请日期2011年7月13日 优先权日2011年7月13日
发明者刘红敏, 王志衡, 贾宗璞 申请人:河南理工大学