[发明专利]基于等值线拟合平均的高精度圆心提取算法

说明书

本发明公开了一种基于等值线拟合平均的高精度圆心提取算法。它包括如下步骤，步骤一：图像预处理；对含有圆形目标的图像进行必要的图像拉伸、图像增强等预处理，最后转换为灰度图像；步骤二：等值线提取；步骤三：等值线筛选；步骤四：圆形拟合平均。本发明解决现有圆心提取算法针对边缘模糊不清的圆形目标适应性不足的问题；具有能对边缘模糊不清的圆形目标的圆心的高精度提取的优点。

技术领域

本发明涉及应用于计算机视觉与图像处理领域，更具体地说它是一种基于等值线拟合平均的高精度圆心提取算法。

背景技术

圆心提取在计算机视觉与图像处理领域(如摄像机标定、视觉测量等)有着广泛的应用，对于提高目标识别准确度和测量精度具有重要作用。目前应用最为广泛的是圆心提取算法是Hough变换及相关改进算法(周封,等.基于随机Hough变换的复杂条件下圆检测与数目辨识[J].仪器仪表学报,2013,34(03):622-628.DOI:10.19650/j.cnki.cjsi.2013.03.021.)Hough变换的基本思想是将图像从原图像空间变换到参数空间，在参数空间中使用大多数边缘点都满足的某种参数形式作为图像中的曲线的描述。因此，这种方法要求圆形目标边缘点较为清晰时，才能取得较好的提取结果。

但实际情况下，相机虚焦、镜头起雾、光线不清、自发光等因素，都会导致圆形目标边缘模糊不清，这时基于Hough变换的圆心提取方法难以适用。因此针对边缘模糊不清的圆形目标的圆心提取算法还需进一步研究。

发明内容

本发明的目的是为了提供一种基于等值线拟合平均的高精度圆心提取算法，解决现有圆心提取算法针对边缘模糊不清的圆形目标适应性不足的问题，同时可以保障高精度的提取结果。

为了实现上述目的，本发明的技术方案为：基于等值线拟合平均的高精度圆心提取算法，其特征在于：该方法首先将含有圆形目标的图像进行预处理，转换为灰度图像；然后对灰度图像进行等值线提取；接着采用长度、圆度等指标对等值线进行筛选，得到一组围绕圆心的等值线；最后对筛选得到的等值线的顶点进行椭圆拟合，取椭圆圆心坐标的平均值作为圆形目标的中心，本发明通过上述依次执行的步骤实现正常成像或成像模糊的极端目标圆心的高精度提取；

具体方法，包括如下步骤，

步骤一：图像预处理，提高图像的质量，以便得到高精度的提取结果；

对含有圆形目标的图像进行必要的图像拉伸、图像增强等预处理，最后转换为灰度图像；

步骤二：等值线提取，每一个等值线均拟合一个圆，获得多组围绕目标圆中心的轮廓，提高拟合精度；

按照一定的等值线间距，对灰度图像进行等值线提取；

步骤三：等值线筛选；

步骤四：圆形拟合平均，取多组等值线的拟合圆心的加权平均值，得到高精度圆心坐标。

在上述技术方案中，在步骤二中，等值线间距d的设置方法如下：设灰度图像中圆形目标轮廓两侧像素点的灰度平均值对应分别为g₁、g₂；

当d＞|g₂-g₁|时，可能导致原型目标的轮廓区域无法提取到等值线。因此，设圆形轮廓区域需提取的等值线最小数量为n，等值线间距d应当满足：

在上述技术方案中，圆形轮廓区域需提取的等值线最小数量n大于或等3，以保证足够样本。

在上述技术方案中，在步骤三中，等值线筛选的具体方法为：