[发明专利]一种基于牛顿定理的物体拍摄图像中椭圆检测方法

摘要

本发明公开了一种基于牛顿定理的物体拍摄图像中椭圆检测方法。在前处理阶段，根据圆弧尺寸约束去除无效的边缘信息；提取边缘梯度信息计算各个边缘点的斜率，并根据斜率信息将边缘划分为四类；根据端点的相对位置关系以及基于牛顿定理的几何约束将满足构成椭圆条件的圆弧聚合在一组；使用直接最小二乘法对属于同一集合的圆弧进行参数估计；对拟合出的椭圆的有效性进行验证，去除不满足验证条件的椭圆，并聚合重复检测的椭圆。本发明经过大量的无效边缘的移除以及尺寸、相对位置及基于牛顿定理的几何约束的使用，椭圆检测的精度和速度都得到了明显的提升。

主权项

1.一种基于牛顿定理的物体拍摄图像中椭圆检测方法，其特征在于包括以下步骤：(1)采集包含有椭圆元素的目标图像，建立图像坐标系，使用Canny边缘检测器对目标图像进行边缘检测获得了各段圆弧，以位于圆弧上的像素点作为边缘点，根据Canny边缘检测器中的sobel算子部分计算出的梯度信息获取各个边缘点的斜率，根据圆弧上边缘点的斜率大小关系，采用以下公式将所有圆弧α划分为四类，每一类归为一个初始圆弧集合：式中，代表圆弧中任一边缘点的斜率值，和分别为圆弧左右端点的斜率值，∧表示逻辑且；(2)对步骤(1)划分之后的各个圆弧进行尺寸约束判别，进行第一次筛选；(3)对四类圆弧的组合进行有效性判别和提取；(4)针对步骤(3)保留的每个圆弧组合进行噪声判别，进行第二次筛选；(5)对步骤(4)获得的圆弧组合采用直接最小二乘拟合方法进行拟合处理，获得拟合椭圆及其椭圆参数，椭圆参数包括椭圆方程F(x,y)、长短轴方向、长短半轴的轴长a和b、中心点坐标和倾斜角θ；(6)对每一个拟合椭圆进行有效性判别，进行第三次筛选；(7)针对步骤(6)保留的每一个拟合椭圆进行可靠度判别，进行第四次筛选；(8)针对步骤(6)保留的每两个拟合椭圆进行聚合判别，进行最后筛选，获得最终椭圆。