舒龙庆 曾垂力

(四川大学计算机学院 成都 610065)

一种基于圆的几何特性改进的圆检测随机算法

舒龙庆 曾垂力

(四川大学计算机学院 成都 610065)

在模式识别和计算机视觉领域,圆检测的应用十分重要。目前,大部分圆检测算法都把关注点放在精确度和检测效率上,随机算法具有计算效率高和占用内存少的优点,然而,随机算法通过选取大量的候选圆并统计落在候选圆上的像素总数判断圆的存在,在实时检测中并不适用。文章提出了一种基于圆的对称性的改进算法,加速了判断候选圆是否为真实圆的过程,同时在统计候选圆上的像素时没有采集图像中全部的边缘像素,而是采集候选圆的内接正方形和外切正方形范围内的边缘像素。实验表明,这种方法在保持圆检测准确性的条件下减少了运算时间。

圆检测;随机算法;高效;对称性

1 引 言

快速与准确的检测圆,在计算机视觉和模式识别领域有着非常广泛的应用前景。近年来,提高运算效率和准确性一直是圆检测研究最主要的关注点[1-7]。当前圆检测研究方法主要可以分为两大类:确定性方法和不确定性方法。其中,大部分确定性方法都是基于Hough变换(Hough Transform)[8]来实现,同时很多关于圆检测的研究是基于 Hough变换进行改进[9-11]。Hough变换是通过将图像从坐标空间变换到参数空间,进而实现圆的拟合。在参数空间不超过两维和干扰较少的图像中,Hough变换往往能达到比较理想的效果,但当空间参数超过两维(如圆的参数空间是三维)时,Hough变换就变得非常不实用,具体表现在:(1)计算量大; (2)占用内存大;(3)提取参数受参数空间量化间隔制约。……