[发明专利]一种亚像素圆心检测方法及系统

权利要求书

1.一种亚像素圆心检测方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S1：从原始图像当中提取圆形轮廓；

步骤S2：获得符合范围的圆形轮廓之后，拟合圆心坐标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1包括：

步骤S1.1：判断圆形轮廓是否闭合，并筛去曲线不闭合的轮廓；

步骤S1.2：获得闭合的圆形轮廓之后，判断距离不变量的标准差；

步骤S1.3：判断闭合圆形轮廓与其外接矩形的面积之比。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S1.2包括：

步骤S1.2.1：利用openCV中提供的fitEllipse函数对所有的圆形轮廓结果进行初步拟合，获取其两个焦点的坐标；

步骤S1.2.2：计算该圆形轮廓上所有点至两焦点距离之和的标准差；

步骤S1.2.3：得到所述标准差之后，筛去标准差过大也即不符合椭圆基本特征的轮廓。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S1.3包括：

步骤S1.3.1：在限制椭圆长短轴之比的情况下，通过实验测量随机生成的多个规则椭圆，椭圆的外接矩形的面积之比在0.78～0.92的范围之内；

步骤S1.3.2：以上述测量范围为标准，对圆形轮廓检测结果中的每一个圆形轮廓获得外接矩形；

步骤S1.3.3：筛去面积之比不符合0.78～0.92的范围之内的圆形轮廓。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

寻找一组参数，获得椭圆参数的精确估计，使得数据点和椭圆之间拟合的误差平方和e最小，也即：

min e＝‖SW‖²

矩阵分解后最小化目标变为：

min e＝‖SW‖²＝minS^TW^TWS＝minλ

其中，S为椭圆的系数矩阵，W为待定系数矩阵，T为矩阵转置符号，λ为最小的正特征值；

采用最小化数据点和椭圆方程之间的误差绝对值的策略进行拟合。

6.一种亚像素圆心检测系统，其特征在于，所述系统包括：

提取模块，从原始图像当中提取圆形轮廓；

拟合模块，获得符合范围的圆形轮廓之后，拟合圆心坐标。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述提取模块包括：

判断圆形轮廓是否闭合，并筛去曲线不闭合的轮廓；

获得闭合的圆形轮廓之后，判断距离不变量的标准差；

判断闭合圆形轮廓与其外接矩形的面积之比。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述判断距离不变量的标准差包括：

利用openCV中提供的fitEllipse函数对所有的圆形轮廓结果进行初步拟合，获取其两个焦点的坐标；

计算该圆形轮廓上所有点至两焦点距离之和的标准差；

得到所述标准差之后，筛去标准差过大也即不符合椭圆基本特征的轮廓。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述判断闭合圆形轮廓与其外接矩形的面积之比包括：

在限制椭圆长短轴之比的情况下，通过实验测量随机生成的多个规则椭圆，椭圆的外接矩形的面积之比在0.78～0.92的范围之内；

以上述测量值为标准，对圆形轮廓检测结果中的每一个圆形轮廓获得外接矩形；

筛去面积之比不符合0.78～0.92的范围之内的圆形轮廓。

10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述拟合模块包括：

寻找一组参数，获得椭圆参数的精确估计，使得数据点和椭圆之间拟合的误差平方和e最小，也即：

min e＝‖SW‖²

矩阵分解后最小化目标变为：

min e＝‖SW‖²＝minS^TW^TWS＝minλ

其中，S为椭圆的系数矩阵，W为待定系数矩阵，T为矩阵转置符号，λ为最小的正特征值；

采用最小化数据点和椭圆方程之间的误差绝对值的策略进行拟合。