申请/专利权人：浙江欧视电科技有限公司

申请日：2021-04-09

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN113034485B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G06T5/50;G06V10/762;G06V10/80

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2021.07.13#实质审查的生效;2021.06.25#公开

摘要：本发明公开了一种融合Hough变换和卡尺聚类的圆检测方法，其包括以下步骤：步骤一、通过快速Hough变换对图像中的圆进行粗定位，并获得圆心及圆径；步骤二、对粗定位的圆进行卡尺模型建立，以n度为标准将圆周划分为若干方向的卡尺，根据半径和角度求得这些方向上的初始边缘点；步骤三、进一步调整卡尺，计算所有方向上的最适边缘点，纳入最适边缘点集合中；步骤四、对最适边缘点集合中边缘点进行聚类，并对最大聚类进行圆拟合操作，排除虚假圆心；步骤五、对卡尺进行圆拟合。本发明在图像处理时无需设置灰度阈值，对图像噪声具有较强抗干扰能力，将检测精度提升到了亚像素级，并通过双线性插值计算灰度，具有高检测精度和短检测用时。

主权项：1.一种融合Hough变换和卡尺聚类的圆检测方法，其特征在于：其包括以下步骤：步骤一、通过快速Hough变换对图像中的圆进行粗定位，并获得圆心及圆径；步骤二、对粗定位的圆进行卡尺模型建立，以n度为标准将圆周划分为若干方向，根据半径和角度求得此方向上的边缘点，该边缘点在当前角度下可前后移动一段距离；步骤三、从步骤二获取边缘点中，获取角度为时的卡尺的最适边缘点，对所有卡尺求取最适边缘点，将所有最适边缘点纳入最适边缘点集合中；步骤四、对最适边缘点集合中边缘点进行聚类，并对最大聚类进行圆拟合操作，并排除虚假圆心，滤除干扰卡尺；步骤五、对经过步骤四操作之后的聚类内的卡尺进行圆拟合，步骤三中，最适边缘点检测步骤如下：1）根据当前角度计算投影后的x，y轴上的步长及，其中，为卡尺总数，k为当前卡尺的编号，β为初始角度，进而得到投影在α角度上的边缘点坐标，，，，为动态半径，为Hough变换求得的半径，rrnd为动态长度，其范围由移动路径总长w确定；2）利用双线性插值法获取以当前边缘点所在延伸方向上的前后两个相邻的边缘点的灰度值，并通过前后两个相邻边缘点的灰度值计算当前边缘点的梯度，并计算前后两个相邻边缘点的投影坐标；3）边缘点沿着所属卡尺的方向从外向内或从内向外步进，并按照步骤2）获取沿途的边缘点的梯度；4）获取梯度最大的边缘点，并由该边缘点重新计算实际半径和对应的投影点，从而获取角度为α时的卡尺的最适边缘点；5）对所有角度的卡尺求取最适边缘点，并全部纳入最适边缘点集合中。

全文数据：

权利要求：

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