基于边界曲线弧分割的多椭圆检测

不同于传统的Hough变换算法,提出一种基于边界弧分割的椭圆检测方法。首先将边界从交点处分割成弧段,将得到弧段划分为长弧和短弧两组并按长度降序排序,然后从两组中找出属于某个椭圆的若干弧段,利用最小二乘法拟合得到候选椭圆并验证是否为真正椭圆。实验表明该算法能快速检测出图中椭圆,运行时间远小于采用随机Hough变换算法,在具有噪声、椭圆残缺的情况下仍能有较好的检测结果。

一种随机多椭圆检测的快速算法

针对多椭圆检测问题提出了一种快速随机检测算法。该算法利用在图像中随机采样到的一个边缘点和局部搜索到的两个边缘点以及这三个点的邻域信息确定候选椭圆,再将候选椭圆变换为对应圆,通过确认真圆来确认真椭圆。在确定候选椭圆时,最大限度地减少随机采样点数?剔除更多的非椭圆点,降低了无效采样,减少了无效计算。数值实验结果表明:该算法具有良好的鲁棒性,其检测速度比同类算法快。

凸性连通分支搜索的多椭圆检测

现有的椭圆检测算法如随机霍夫变换,在有遮挡、多目标的情况下存在稳定性差、精度低的缺点。本文提出一种基于凸性连通分支搜索结合曲线拟合的多椭圆检测算法。先按照凸性对边界曲线进行分割,使分割后的曲线符合某一特定的椭圆曲线函数;然后在分割曲线段的基础上进行椭圆拟合;最后合并同一椭圆上的曲线段。对合成图像及自然图像的测试表明,本文提出的方法能够充分利用椭圆曲线边缘点的整体特性,在多椭圆检测中有良好的表现,并具有一定的抗噪性能。

基于改进弧段切点弦的多椭圆检测

为了提高图像中多椭圆检测的精确度,提出了基于改进弧段切点弦的多椭圆检测算法。使用弧段切点弦方法计算弧对椭圆中心,筛选弧段组。针对基于切点弦计算椭圆中心易受切点数字化误差影响的问题,一方面通过在弧对上多次取不同切点计算多个椭圆中心坐标,采取中值滤波的方法降低数字化误差影响;另一方面使用抑制数字化误差影响的弧段切线斜率估计方法估计弧段上点的切线斜率,控制数字化误差的影响。实验表明,该方法具有较高的检测精确度和较快的运行速度。

基于局部搜索的多椭圆随机检测算法

随机采样2个图像点后再分别在这2点相关的3条线段上搜索1个图像点。利用采样的2个图像点和搜索的3个图像点决定侯选椭圆。当采样和搜索图像点时,通过识别和剔除孤立、半连续噪声和不在同一个真椭圆上的图像点,显著地减少了无效采样及无效计算。在确认真椭圆时,文中方法将椭圆变换成对应圆,通过确认真圆来确认真椭圆并直接控制椭圆的检测精度。数值实验结果表明:该文算法在检测多个椭圆时的检测效率和鲁棒性等方面都具有良好的性能。