基于最小二乘的椭圆拟合及其FPGA实现

针对现有的基于FPGA平台实现的最小二乘椭圆拟合算法中线性方程求解输出时延较大的问题,采用Cholesky分解法解线性方程,并对Cholesky分解中的平方根求解,运用单向旋转、合并迭代、迭代次数可调等手段,提出了一种基于CORDIC算法的迭代自适应的平方根求解结构。实验结果表明,改进的平方根求解算法对缩短Cholesky分解输出时延有良好的效果,Cholesky分解在FPGA平台相较于现有的LDLT分解法实现63.26%的速度提升;椭圆拟合算法在保证输出绝对误差小于0.1 pixel的情况下,FPGA平台相对于计算机软件实现了1000倍以上的速度提升,适合实时性要求较高的应用场合。

不完整轮廓的椭圆拟合误差分析

在计算机图像处理过程中,受光照条件和摄像机安装位置的影响,对图像进行边缘提取后,经常存在椭圆轮廓提取不完整的情况。拟合此残缺轮廓结果与原椭圆形状出现偏差,拟合误差较大,影响拟合精度。该文研究了残缺轮廓的特征对误差的影响程度,利用MATLAB数值仿真的方法依次做不同位置的残缺椭圆弧段,对弧段进行边缘提取,基于最小二乘法对弧段进行椭圆拟合,分析相角、弧长完整度和椭圆长短轴之比三个因素对椭圆拟合误差的影响。拟合误差随三个因素变化的曲线表明,三个因素都对拟合误差有显著影响。不同相角处的轮廓拟合效果差异大;弧长完整度越大,椭圆长短轴之比越小,则拟合误差越小。

基于K-means聚类和椭圆拟合方法的白粉虱计数算法

为了能够对害虫的准确计数,该文以白粉虱为例,提出了一种基于K-means聚类和椭圆拟合方法的白粉虱计数算法。该方法首先利用K-means聚类算法对白粉虱图像进行分割,使白粉虱从背景图像中分离,然后利用基于最小二乘法的椭圆拟合方法对分割结果进行椭圆拟合,统计椭圆的个数,提取椭圆中心点的颜色特征值,将其作为新的分类中心,重新对白粉虱图像进行分割和椭圆个数的统计,最后将算法收敛时的椭圆个数作为当前白粉虱的个数。对辣椒、黄瓜、番茄和茄子4种作物叶片上附着的白粉虱进行了计数试验,该算法在这4种作物上的平均计数错误率依次为2.80%,8.51%,5.00%,1.56%,并且分别比阈值化方法和K-means聚类方法的平均计数错误率降低了11.65%和70.18%。试验结果表明:所提方法能够实现对不同作物上白粉虱的准确计数,且算法具有很好的泛化性。该研究结果可为虫害的检测以及采取正确的防治措施提供重要依据。

基于最小二乘法的椭圆拟合改进算法

基于最小二乘法研究了一种改进的椭圆拟合算法.最小二乘椭圆拟合算法,由于包含误差较大样本点在内的所有样本点都参与运算,所以会对椭圆拟合的最后结果产生偏差.针对这种情况,采用随机理论的思想,先随机选取6个点拟合椭圆,然后计算与此椭圆匹配的所有样本点个数.重复此过程一定次数,采用投票机制,匹配样本点多的椭圆即为最优椭圆,构造了一种快速准确剔除误差较大样本点的改进椭圆拟合算法,并在实际图像应用中验证了算法能够有效地处理包含有较大比例误差点的样本空间,拟合出具有高精度的椭圆,并且算法的速度能够满足实时性的要求.

基于支持向量机和椭圆拟合的细胞图像自动分割

提出细胞显微图像的自动分割方法,重点解决重叠细胞之间的分割难题.对原始图像进行二值化,提取每个连通区域的多个形状特征并应用支持向量机(SVM)进行测试,区分单个与重叠细胞.运用瓶颈检测寻找分离点对分割重叠细胞.基于细胞的椭圆或圆形结构,对分割后的边缘,应用改进的椭圆拟合法进行修正,修正后的细胞区域能够有效地反映重叠在一起的细胞的真实形状.对新生成的封闭区域进行循环检测,直至所有重叠细胞分割完毕.实验结果表明,相较于多种现有的细胞分割方法,采用该算法能够更有效地抑制过分割和欠分割,分割准确率、敏感度和特异度高.

椭圆拟合方法在磁罗盘罗差校准中的应用

磁罗盘在使用过程中受周围铁磁物质的影响致使航向精度降低,因此对磁罗盘进行校准是十分必要的。针对传统的磁罗盘罗差校准算法存在系数矩阵易奇异导致算法不稳定的问题,提出了改进的最小二乘椭圆拟合算法。分析了外界磁干扰对磁罗盘输出的影响,建立了罗差的椭圆模型,通过对系数矩阵的奇异性进行分析,采用最小二乘方法实现了对椭圆模型误差系数的辨识。该算法克服了原有算法的不稳定性,对校准过程中的突变干扰有很强的抑制能力,同时将六维特征矢量的求解转化为三维特征矢量求解,在保证校准精度的情况下降低了计算量。多位置转台实验验证了该方法的有效性和实用性,校准后的磁罗盘精度由0.8°提高到0.4°,满足了导航系统的需求。

结合椭圆拟合与参数传递的瞳孔检测方法

瞳孔检测是提高眼底照相机自动化程度的关键技术。针对大遮挡情况下瞳孔检测准确度降低的问题,提出结合椭圆拟合及参数传递的大遮挡瞳孔精确检测方法。该方法首先引入下采样、二值化、最大连通域及扫描线法实现瞳孔区域的提取与修复。为提高椭圆拟合的准确性,提出闭合边缘检测基础上的伪边缘点去除算法,并使用结合最小二乘法的椭圆拟合实现瞳孔参数的获取。最后,提出结合帧间参数传递的修正算法,实现对瞳孔参数的修正。实验结果表明,与现有方法相比,单帧图像瞳孔检测方法可快速地完成瞳孔参数获取,而修正算法则提高了大遮挡情况下瞳孔参数的准确性。

基于代数距离的椭圆拟合的优化及应用研究

鉴于传统的椭圆拟合算法容易受噪声的影响,本文提出了一种基于代数、几何距离和RANSAC算法的最小平方中值的椭圆拟合方法。方法先采用线性变换对原始数据进行预处理,在得到处理后的离散点后,最小化椭圆和离散点之间的欧氏距离,采用五边形的方法对筛选出的不同点集进行测试,最后确定出椭圆的5个参数,拟合出最终的椭圆图形。仿真实验和实际图像的拟合结果表明,方法可以快速地对星体进行拟合和识别,对噪声具有一定的抵抗力,具有良好的准确性和鲁棒性。

基于整体最小二乘的椭圆拟合方法

针对传统椭圆拟合方法中存在的无法剔除噪声点并且参数误差较大的缺陷,提出了一种基于随机采样一致性、约束条件及整体最小二乘的椭圆拟合改进算法.该方法首先根据椭圆的性质,利用随机采样一致性剔除噪声点,再利用基于约束条件的整体最小二乘法,对去噪之后的数据进行椭圆拟合.实验证明,随机采样一致算法能很好地去除噪声,并且跟传统最小二乘法的拟合结果相比较可以看出,改进之后的拟合方法拟合出的椭圆参数精度更高.

最小二乘改进算法及其在椭圆拟合中的应用

提出一种像素级边缘检测椭圆拟合新算法,用该算法对最小二乘算法进行了改进。首先,将符合要求的准椭圆转化到归一化坐标系;然后利用最小二乘法进行亚像素级椭圆拟合;最后,采用二次曲线拟合点集求解出亚像素及椭圆几何中心。在给定的图形中,利用本文提出的改进像素级边缘检测算法可以明显提高拟合不确定度和拟合精度。

椭圆拟合的非线性最小二乘方法

为了在图像中确定椭圆目标精确的位置和边界,提出了一种基于非线性最小二乘的椭圆拟合方法。该方法在得到目标边界点的基础上,通过最小化拟合椭圆与边界点之间的欧氏距离,确定出由椭圆中心坐标、长半轴和短半轴长度、旋转角度共5个参数定义的椭圆,使得这一椭圆在非线性最小二乘意义下是最优的。在实际应用中,特别是人眼图像的瞳孔提取中,这种方法能够排除反光、睫毛、眼皮等的干扰,得到较为精确的瞳孔位置和边界。仿真实验和实际数据计算的结果表明,提出的方法有良好的准确性和鲁棒性。

基于椭圆拟合的近红外图像的眼睛精确定位法

提出了一种新的近红外人脸图像的眼睛精确定位方法.该方法首先使用基于Haar特征和AdaBoost算法的人脸检测分类器确定人脸区域和初始眼睛位置;然后用Sobel算子对眼睛区域进行边缘检测处理,得到眼睛边缘,并对它进行椭圆拟合获得眼睛的椭圆轮廓线;最后把拟合椭圆的中心点作为眼睛的精确位置.实验表明,在正面人脸情况下,本方法能精确地定位近红外人脸图像的眼睛位置,在归一化人脸为120×120像素时,其平均误差小于1.5个像素,处理时间约7 ms.

基于椭圆拟合误差补偿算法的数字磁罗盘

设计了一种基于磁阻传感器和加速度计的低成本的电子罗盘导航系统。介绍了电子罗盘的工作原理,并给出了航向角的计算方法,同时对电子罗盘的影响因素进行了说明。在利用硬件对采集的数据进行滤波处理以提高精度的同时,还采用了基于椭圆拟合误差补偿方法对磁罗差进行补偿。试验结果表明:椭圆拟合误差补偿方法补偿效果显著,系统性能稳定,适合于低速的便携导航应用。

精密衍射光栅信号的椭圆拟合与细分校正算法

讨论了对相位差为非严格 90°的衍射光栅干涉条纹两路正弦信号的椭圆拟合算法的实现 ;提出了基于光栅正弦信号实际相位差进行残余相移识别的软件细分校正方法 ;分析了常规软件细分处理方法的缺陷并对常规细分处理方法所引起的测量误差进行了仿真。

基于边界的最小二乘椭圆拟合改进算法

由于变电站巡检机器人停靠位置和云台转动的偏差,拍摄所获得的图像中仪表位置会有较大不同。为解决图像中仪表的定位问题,文中提出了一种快速地利用边界提取椭圆形目标的方法,可有效地解决图像中圆形目标的提取。原有最小二乘椭圆拟合算法对图像边界上所有样本点都参与运算,所以会对椭圆拟合的最后结果产生偏差且耗时较长。针对这种情况,采取边界的最小二乘拟合算法,依次取图像边缘提取后的边界,逐段拟合椭圆,并对拟合出的椭圆进行评估,选取适合待检测目标的椭圆区域,具有快速高效、定位准确等特点。最后,通过合成图像和实际图像的应用验证了算法能够拟合出具有高精度的椭圆,能够有效地处理仪表表盘的提取。

基于椭圆拟合的医用内窥镜图像相对畸变率检测方法研究

为快速有效评价临床使用内窥镜图像相对畸变的程度,提出一种基于椭圆拟合的检测方法。对内窥镜采集到的标准板图像进行二值化处理和图像分割;运用anny算子对图像进行边缘检测并提取坐标值,通过最小二乘法拟合椭圆,求得椭圆参数;计算相对畸变率。对3支内窥镜进行了椭圆拟合和定位质心相对畸变率检测,结果显示相对畸变率在30%左右,一致性差在2%左右,椭圆拟合相较而言稳定性更好。

一种基于最小二乘的不完整椭圆拟合算法

研究了一种基于最小二乘的不完整椭圆拟合算法。基于几何距离的拟合算法可达到较高的拟合精度,但迭代过程敏感于初始条件;由于不完整的椭圆样本点及噪声的存在,简单线性拟合方法可能使拟合结果退化为开放的双曲线,引起拟合失败,基于椭圆约束的代数距离拟合方法可保证拟合结果一定是椭圆,从而为迭代提供适当的初值;利用多个待估计椭圆参数之间的相互约束,即使非常短的椭圆弧也可得到稳定的拟合结果。仿真结果与实际图像应用验证了算法的有效性。

基于椭圆拟合的双轴磁传感器标定方法

针对目前双轴磁传感器的标定方法在测量滚转角时存在测量误差散布较大问题,提出了基于椭圆拟合的双轴磁传感器标定方法。该方法利用双轴磁传感器的输出具有椭圆性的特点,通过在固定点测量多组磁传感器输出数据,采用最小二乘法对测量结果进行椭圆拟合,求出其误差标定参数,对磁传感器进行补偿标定。测试结果表明,基于椭圆拟合的双轴磁传感器标定方法能有效降低磁传感器测量误差散布。

椭圆拟合的圆环模板摄像机标定

结合平面模板和一维标定物摄像机标定方法的优点,提出了一种新的基于椭圆拟合的圆环模板摄像机标定方法.该方法设计了一种新的圆环模板,只需要3副模板图像即可标定摄像机;通过引入椭圆拟合精确定位圆环模板特征点,利用非线性优化进一步提高了摄像机的标定精度.仿真实验结果表明,该方法精确度高、鲁棒性强,通过在真实图像上的实验,验证了该算法的性能.

基于稳健估计的直接最小二乘椭圆拟合

隧道横断面变形椭圆反映隧道承受外部载荷后的变形情况。通过高精度的空间椭圆拟合可以解算出变形椭圆的空间几何参数。将稳健估计剔出粗差与椭圆的二次曲线参数限制条件相结合,给出了基于稳健估计的直接最小二乘椭圆拟合算法,以Matlab语言实现上述算法,并采用上海长兴岛至浦东越江隧道工程实测数据进行验证。算例表明该算法剔出粗差效果好、精度高。