[发明专利]基于径向叠加及对称性判别的圆形结构图像边缘检测方法

说明书

技术领域

本发明属于图像边缘检测技术领域，特别涉及一种基于径向叠加及对称性判别的圆形结构图像边缘检测方法。

背景技术

圆形图像或近似圆形图形的边缘检测及直径测量有广泛的用途，如眼科临床检测中，通过相机对眼睛表面成像，通过图像处理的方法确定瞳孔的中心位置及直径、对虹膜的边缘进行检测确定白到白的距离及中心位置等。常用的边缘检测的方法是通过比较边界灰度的变化特性确定边界，这种方法对于边界明显的情况效果比较好，但是对于不具有明显边界的情况，如虹膜的边缘就会产生较大的误差。中国专利文献公开了名称为“瞳孔检测装置和虹膜认证装置”，公开号为：CN101317754、CN1805702、CN1805701、CN1842819、CN1805703、CN1842818。它是通过把图像沿多个同心圆相加，检测环圆周积分值相对于圆周半径阶跃性变化的方法确定瞳孔和虹膜的中心位置，这种方法的优点是以环圆周积分值进行边缘判断，可以克服局部差异的影响，但是环圆周积分的方法导致计算量比较大，同时，环圆周积分值对圆周中心的变化不敏感，当圆形结构图像的局部被污染时，误差较大。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于径向叠加及对称性判别的圆形结构图像边缘检测方法，它为圆形图像、近似圆形图像提供了一种中心确定、边缘识别及直径计算的方法。

本发明所提出的技术解决方案是这样的：

一种基于径向叠加及对称性判别的圆形结构图像边缘检测方法，该方法包括如下步骤：

（1）圆形结构圆心的水平坐标的确定：首先，以预设点为圆形结构假定的圆心，在图像上沿水平方向对称地选取两个扇形区域，把两个扇形区域分别分解成沿径向分布的一维数据并进行叠加，形成两个一维数据序列，计算两个一维数据序列的互相关；然后，沿水平方向改变假定圆心的位置，重复以上过程，根据圆形结构的对称性，当两个一维数据序列的零偏移互相关为最大时，对应的假定圆心水平坐标即为圆形结构圆心的水平坐标；

（2）圆形结构圆心的竖直坐标的确定：以步骤（1）确定的圆形结构圆心水平坐标值和预设点的竖直方向坐标值，作为圆形结构假定的圆心，在图像上沿竖直方向对称地选取两个扇形区域，把两个扇形区域分别分解成沿径向分布的一维数据并进行叠加，形成两个一维数据序列，计算两个一维数据序列的互相关；然后，沿竖直方向改变假定圆心的位置，重复以上过程，根据圆形图像的对称性，当两个一维数据序列的零偏移互相关为最大时，对应的假定圆心竖直坐标即为圆形结构圆心的竖直坐标；

（3）圆形结构边缘检测：以已经确定的圆形结构的圆心坐标为圆心，任取一段扇形区域，把扇形区域分解成沿径向分布的一维数据并进行叠加，形成一维数据序列，该一维数据序列一阶导数极大值对应的位置为圆形结构的边缘，并计算圆形半径。

与现有技术相比，本发明具有如下显著效果：

（1）本方法用圆弧积分代替圆周积分，可以提高计算速度；

（2）选取未被污染的圆形结构图像的局部作为分析区域，提高了准确性；

（3）以两个对称扇形区域径向叠加的相似性作为圆形结构中心的判断标准，故灵敏度高，误差小。

本发明的基于径向叠加及对称判别的圆形结构图像边缘检测方法主要用于计算瞳孔的中心位置及直径、计算白到白的距离及中心位置。

附图说明

图1（a）表示具有圆形结构的图像。

图1（b）表示以P₀为假定的圆形结构的圆心，在图像上沿水平方向选取对称的两个扇形区域。

图1（c）表示把图1（b）所示的左右两个扇形区域分别分解成沿径向分布的一维数据。

图1（d）表示把图1（c）所示的左扇形区域分解成沿径向分布的一维数据，并按顺序重新排列。

图1（e）表示把图1（c）所示的右扇形区域分解成沿径向分布的一维数据，并按顺序重新排列。

图1（f）所示的点线和实线分别是图1（d）和图1（e）所示一维数据沿水平方向叠加的结果。

图1（g）表示当Pn（X_n,Y₀）的水平坐标Xn是圆形结构实际圆心的水平坐标时，左右扇形完全吻合。

图2表示在图像上沿竖直方向对称地选取两个扇形区域。

图3（a）所示为眼睛的图像。

图3（b）是在图3（a）所示图像上沿水平方向选取对称的左右两个扇形区域，扇形角度为90度。