谢超， 谢明红

(华侨大学 机电及自动化学院， 福建 厦门 361021)



应用局部自适应阈值方法检测圆形标志点

谢超， 谢明红

(华侨大学 机电及自动化学院， 福建 厦门 361021)

摘要：利用圆形标志点的几何和灰度特征，在图像中搜索具有符合该特征描述的区域，对圆形标志点进行粗定位.对粗定位区域的扩展区域使用最大类间方差阈值分割法分割出圆形标志点轮廓，并对像素轮廓进行最小二乘拟合，计算出圆形标志点的中心坐标及拟合轮廓各参数，根据该参数筛选保留所需标志点中心坐标.结果表明：该方法使用局部的大津阈值检测圆形标志点，能够避免全局阈值的缺陷，提高标志点检测的检出率；采用最小二乘椭圆拟合提取标志点中心，能够达到亚像素级精度.

关键词：图像分割； 机器视觉； 自适应阈值； 圆形标志点； 椭圆拟合

目前在机器视觉领域，常常使用圆形标志点作为标识提取图像信息，如利用圆形标志点对立体视觉系统进行精确标定[1];通过提取圆形标志点位置信息定位结构光测量系统，实现测量点云数据间的配准[2-5]等.因此，从图像中准确且完整地检测出圆形标志点是一个关键问题.检测圆形标志点首先要经过图像分割环节，通过图像中的灰度信息提取出感兴趣的目标区域，即圆形标志点.本文根据圆形标志点的几何及灰度特征，确定其在图像中的大致位置，取以该位置为中心的矩形范围内的灰度值，利用最大类间方……