[发明专利]椭圆目标的亚像素边缘定位方法

摘要

一种椭圆目标的亚像素边缘定位方法主要涉及椭圆目标的精确参数求取、摄像机标定、匹配等图像处理和机器视觉，该方法主要分为三个主要步骤：第一个步骤是对图像除噪、Sobel算子边缘检测、提取椭圆目标的边缘点；第二个步骤是利用边缘点求得椭圆目标的几何参数；第三个步骤是亚像素边缘定位。其中，亚像素边缘定位又分为求取边缘模型的目标灰度和背景灰度、求取边缘角度、求取边缘点与真实边缘点的间距和求取亚像素边缘点的精确位置四个部分。亚像素边缘定位综合利用了椭圆目标的几何参数、椭圆目标的灰度分布特征以及二维边缘模型。该方法不但有效地提高了边缘定位的精度和鲁棒性，而且大大减少了运算量，提高快速性。

主权项

1、一种椭圆目标的亚像素边缘定位方法，其特征在于：第1步：对图像进行除噪、Sobel算子边缘检测，然后提取椭圆目标的边缘点，记录边缘点的总数count_pixel，并储存像素级边缘点的坐标，表示为(xp，yp)，p＝1，2，3…count_pixel；第2步：利用第1步提取的椭圆目标的边缘点，求取椭圆一般方程x2+Aexy+Bey2+Cex+Dey+Ee＝0的系数Ae、Be、Ce、De、Ee，进而求得椭圆的中心坐标(xco，yco)为：椭圆的长轴长度为：椭圆的短轴长度为：第3步：对椭圆目标进行亚像素边缘定位，具体步骤如下：第3. 1步：求取椭圆目标的目标灰度h1和背景灰度h2，具体步骤如下：第3. 1.1步：在椭圆目标边缘周围选取以初步获取的椭圆目标的中心(xco，yco)为中心的内外两个正方形，内正方形被椭圆目标包容，外正方形包容椭圆目标，内正方形的边长长度为椭圆目标短轴长度与2～3像素的裕量之差的两倍，外正方形的边长长度为椭圆目标长轴长度与2～3像素的裕量之和的两倍；第3. 1.2步：记录内、外正方形四个边长上的图像像素点的个数，分别表示为count_inside、count_outside，并将内、外正方形四个边长上的图像像素点的灰度值分别存储于数组aini，i＝1，2，3…count_inside和aoutj，j＝1，2，3…count_outside中；第3. 1.3步：分别对数组aini、aoutj按数值大小排序，选取aini中位于中间的N_inside个元素的均值作为目标灰度h1，选取aoutj中位于中间的N_outside个元素的均值作为h2，其中，N_inside为80％×count_inside取整后的结果，N_outside为80％×count_outside取整后的结果；第3. 1.4步：对椭圆目标的像素级边缘点(xp，yp)，若xp>xco，则像素级边缘点(xp，yp)位于椭圆目标的右半平面，若xp≤xco，则像素级边缘点(xp，yp)位于椭圆目标的左半平面；若椭圆目标的灰度值比背景值灰度大，则将椭圆目标左半平面的背景灰度和目标灰度互换，椭圆目标右半平面的目标灰度和背景灰度则保持不变；若椭圆目标的灰度值比背景灰度值小，则将椭圆目标右半平面的背景灰度和目标灰度互换，椭圆目标的左半平面目标灰度和背景灰度则保持不变；第3. 2步：对像素级边缘点(xp，yp)求取边缘角度θ，计算公式为：其中，Ae、Be、Ce、De、Ee为第2步中获取的椭圆一般方程的系数；第3. 3步：求取像素级边缘点与真实边缘点的间距l，具体步骤如下：第3. 3.1步：根据实际系统精度和快速性选定模板维数Nc，Nc为3、5或7，生成相应维数的零阶矩模板；第3. 3.2步：将以像素级边缘点为中心的Nc×Nc邻域像素的灰度值与第3.3.1步中所选取的零阶矩模板进行卷积，求出零阶矩数值M00；第3. 3.3步：求取椭圆背景区域所在边缘模型内的面积S2，计算公式为：其中，M00为第3.3.2步求取的零阶矩数值，h1、h2分别为第3.1步求取的椭圆目标的目标灰度和背景灰度；第3. 3.4步：用查表法根据下式求取变量β，其中，S2为第3.3.3步求取的椭圆背景区域所在边缘模型内的面积；第3. 3.5步：求取真实边缘与像素级边缘点的间距l，计算公式为：l＝cosβ第3. 4步：对于像素级边缘点(xp，yp)，求出对应的实际图像边缘的亚像素坐标(xsub，ysub)，计算公式为：其中，Nc为选取的模板维数，l为第3.3.5步求取的真实边缘与像素级边缘点的间距，θ为第3.2步求取的边缘角度；第3. 5步：对第1步中存储的每一个像素级边缘点，重复3.1.4～3.4的操作，求取该椭圆目标的所有精确的亚像素边缘点的位置。