专利汇可以提供一种基于弧支持线段的椭圆检测方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 属于 计算机视觉 , 模式识别 , 图像处理 技术领域,涉及一种高 精度 、高鲁棒性和快速的椭圆检测技术,具体涉及一种基于弧支持线段的椭圆检测方法,包括如下步骤:步骤一、运用弧支持线段检测方法从原始灰度图像中提取弧支持线段的集合;步骤二、基于弧支持线段的连续性与凸性,实现对弧支持线段进行分组;步骤三、采用两种方式分别从弧支持线段的分组中提取初始椭圆,得到初始椭圆集合;步骤四、运用椭圆类聚合 算法 对初始椭圆集合进行 聚类分析 ,产生候选椭圆;步骤五、应用椭圆的集合性质,对候选椭圆进行验证,检测出椭圆。其具有高鲁棒性,精确,低误识,高效的性能,能够应对复杂环境干扰。,下面是一种基于弧支持线段的椭圆检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于弧支持线段的椭圆检测方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一、运用线段检测方法从原始灰度图像中提取弧支持线段的集合,弧支持线段为去除直线段的曲线边缘得到的线段;
步骤二、基于弧支持线段的连续性与凸性,对属于同一曲线边缘的弧支持线段进行鲁棒性连接,实现对弧支持线段进行分组;
步骤三、采用两种方式分别从弧支持线段的分组中提取初始椭圆,方式一:对于分组内连接的弧支持线段所跨弧度角度大于Tsa的分组直接进行椭圆拟合,Tsa为90°,从而得到若干个初始椭圆;方式二:将步骤二得到的分组按两个一对进行任意组对,对组对进行极性分析、区域限制算法和自适应内点准则验证得出有效组对,拟合有效组对得到若干个初始椭圆;其中,极性分析是要求组对的两个分组极性一致,区域限制算法要求两个分组要在彼此的弧支持方向指向的区域内,自适应内点准则要求由两个分组内每一条弧支持线段的支持内点数量要大于自身线段长度对应的像素点的数量;支持内点指的是距离初始椭圆的边界距离小于ε的边缘点,ε为2个像素,其梯度方向与初始椭圆的法线方向差值不超过α,α为
22.5°;方式一与方式二得到的初始椭圆均采用 表示,(x,y)i是初始椭
圆ei的对称中心,(a,b)i为初始椭圆ei的长短半轴, 为初始椭圆ei的倾角;通过两种方式分别从弧支持线段的分组中产生的若干个初始椭圆,共同构成初始椭圆集合,初始椭圆集合为Einit,其中 Ninit为两种方式产生的初始椭圆数量总数;
步骤四、运用椭圆类聚合算法对初始椭圆集合进行聚类分析,产生候选椭圆;
步骤五、应用椭圆的几何性质,对候选椭圆进行验证,检测出椭圆。
2.根据权利要求1所述的一种基于弧支持线段的椭圆检测方法,其特征在于,弧支持线段的提取方法如下:
步骤一、对原始灰度图像进行Sobel算子得到梯度图;
步骤二、在梯度图中,剔除梯度幅度小于最大梯度幅度10%的点,并依据幅度大小进行伪排序;
步骤三、依伪排序在梯度图中选择种子点进行区域增长算法,得到候选区域RL,RL中整体梯度表现的方向为式一:
式中,pj属于RL中的像素点,GradAngle(pj)为pj的梯度,GradAngle(RL)为RL中整体梯度表现方向;
步骤四、计算线段候选区域RL的几何中心C,依据通过C且垂直Angle(L)的直线将RL划分
1 2 1 2
为两个子区域RL、RL ,再次运用式一即能估计出子区域RL、RL梯度方向,其中,L为候选区域的线段近似,Angle(L)为L的方向;这里线段近似指的是用一个矩形将该候选区域包围,然后矩形的两个端点连接成一条线段;
步骤五、若候选区域RL是弧支持线段的候选区域,则
和 必须满足角度差Tai,Tai为2.5;且
GradAngle(RL), 角度变化的方向要一致,要同为顺时针或者同为逆时针,
如果同为顺时针,定义区域RL产生的线段极性为负;如果同为逆时针,定义其极性为正;
步骤六、通过对比模型对候选区域RL进行验证,即能提取到弧支持线段。
3.根据权利要求1所述的一种基于弧支持线段的椭圆检测方法,其特征在于,步骤二中对弧支持线段进行分组,具体包括,选取弧支持线段的集合中任意一条弧支持线段作为种子线段Ls,根据种子线段Ls的极性确定曲线边缘的凸性,进而确定种子线段Ls头部的局部邻域和尾部的局部邻域,统计局部邻域弧支持线段所对应候选区域的像素点数量,且像素点数量要求大于等于局部邻域像素点总数的 由此统计出具有最大统计值对应的弧支持线段,从而进行连接,连接的弧支持线段代表一个分组。
4.根据权利要求1所述的一种基于弧支持线段的椭圆检测方法,其特征在于,步骤三中对单个分组或者组队进行椭圆拟合,得到初始椭圆,具体包括如下步骤:在直接最小二乘椭圆拟合算法中,假设待拟合样本点Γ={p1,p2,p3,...pn},pi={xi,yi},则散布矩阵S=DTD,其中设计矩阵D为:
通过求解特征系统EigenSystem=S-1C中特征值,特征值为正数时所对应的广义特征向量即为拟合的椭圆,其中C是约束矩阵
5.根据权利要求1所述的一种基于弧支持线段的椭圆检测方法,其特征在于,步骤三中初始椭圆的边界是运用Canny算子得到边缘图后得出的。
6.根据权利要求1所述的一种基于弧支持线段的椭圆检测方法,其特征在于,步骤四中椭圆类聚合算法对初始椭圆集合进行聚类分析包括如下步骤:
步骤A、运用均值漂移算法对Einit的椭圆中心进行聚类,可得到ncenter个椭圆中心的聚类中心;ncenter个椭圆对称中心的聚类中心分别为 ncenter是椭圆
对称中心的聚类中心的数量, 表示第k个聚类中心;
步骤B、对Einit按照ncenter聚类中心的距离进行划分,也就是第k个椭圆聚类中心对应的center
初始椭圆子集为 其中k=1~n ;Point→
ClusterCenter表示数据点Point最近的类簇中心为ClusterCenter;
步骤C、对每一个Ωk按照椭圆倾角方向进行聚类,得到 个倾角的聚类中心
于是Ωk能被划分为 个椭圆子集,第s个倾角聚类中心对应的椭圆子集
Ωk,s为 其中
步骤D、对Ωk,s按照椭圆长短半轴进行均值漂移聚类,得到 个椭圆长短半轴的聚类中心 于是,初始椭圆集合Einit的聚类出来的候选椭圆集合为
Ecandidate,其中 候选椭圆集合
中的椭圆个数为
7.根据权利要求1所述的一种基于弧支持线段的椭圆检测方法,其特征在于,所述步骤五具体包括如下步骤,先对候选椭圆集合Ecandidate进行椭圆质量评价,然后按照评价高低进行伪排序;依次地对每个候选椭圆,由于椭圆周长能用其边缘上的支持内点进行近似,因此测量其边缘支持内点的数量与椭圆近似周长像素点的比例不小于Tni、边缘连通量的角度总共跨度大于或等于Tac,Tni为0.65,Tac为165°。
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