[发明专利]一种基于弧支持生长的椭圆检测算法

权利要求书

1.一种基于弧支持生长的椭圆检测方法，其特征在于：具体步骤如下：

步骤一，对于给定原始图像，使用Sobel算子计算梯度模值及方向，将高于梯度阈值的像素保留作为边缘生长的种子，按照模值大小对图中边缘点进行伪排序；

步骤二，弧段生长，通过向弧段的两个方向的生长端自适应生长得到弧段，并统计弧段的长度、宽度、极性、覆盖角、端点信息，通过判断弧段生长弯曲的方向，约束新生长点与弧段平均梯度方向的夹角阈值，满足小于夹角阈值的种子点可以判定为是该弧段的生长点，生长中动态统计弧段梯度方向，采用循环存储队列保存一个生长方向的最新生长点平均梯度方向，当队列已满，新的生长点梯度方向覆盖最早存储的生长点的梯度方向，使弧段生长方向梯度值动态更新，实现弧段弯曲生长；

步骤三，连接属于一个椭圆的弧段，构造出弧段组，并统计组的属性，包括长度、端点、极性、覆盖角；

步骤四，根据覆盖角的情况对组进行配对，将断开的弧段、严重缺失的边缘连接，并通过拟合验证配对是否正确，获得用于椭圆拟合的内点；

具体为：对弧段组根据覆盖角的情况对弧段组进行配对，覆盖角大于阈值直接采用弧段组的组成点单独进行拟合，根据点到拟合椭圆距离是否小于阈值判断该组成点是否为内点，内点比例超过阈值判断为椭圆，并得到内点集合，对于两个小于阈值的弧段组根据弧段组弯曲方向及弧段组位置关系进行配对，并通过拟合验证内点占所有组成点的比例判断配对是否正确，获得用于该配对弧段组对应的椭圆内点集合，遍历所有弧段组，完成所用弧段组的配对；

步骤五，获得用于椭圆拟合的内点后，进行拟合得到初始椭圆，通过内点比例、点数长度比判断初始椭圆是否符合要求；

步骤六，对初始椭圆进行聚类提出重复的椭圆，采用Meanshift方法，通过椭圆5个参数进行级联式的聚类，得到椭圆类、类数、组成该类的组；

步骤七，对聚类得到的椭圆类进行验证，再次拟合通过内点比例、点数长度比进行验证，得到原始图像中椭圆形状的参数，对于椭圆有5个参数中心横纵坐标、椭圆长短半轴、椭圆长轴倾角。

2.根据权利要求1所述的一种基于弧支持生长的椭圆检测方法，其特征在于：所述步骤一中对原始图像使用Sobel算子计算梯度模值及方向，获取种子点集合。

3.根据权利要求1所述的一种基于弧支持生长的椭圆检测方法，其特征在于：所述步骤二中通过双向自适应生长得到弧段，并统计弧段属性。

4.根据权利要求1所述的一种基于弧支持生长的椭圆检测方法，其特征在于：所述步骤五中对内点集合进行拟合，通过内点比例、点数长度比判断初始椭圆是否通过验证，得到初始椭圆集合。