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同心圓檢測算法的研究現狀

時間:2019-04-13 22:05來源:畢業論文
在模式識別和計算機視覺領域中,常常需要對場景中的同心圓圖像進行檢測,檢測的關鍵是如何從場景中獲取這些圖形的重要特征信息以作為檢測的判斷依據,這就需要對同心圓檢測算

在模式識別和計算機視覺領域中,常常需要對場景中的同心圓圖像進行檢測,檢測的關鍵是如何從場景中獲取這些圖形的重要特征信息以作為檢測的判斷依據,這就需要對同心圓檢測算法進行研究
     1962年,Paul Hough[9]于1962年提出hough變換可以用來檢測圖像中的直線和圓,hough變換能作為主要的方法之一主要是該方法可靠性高,對噪聲、變形、部分區域殘缺、邊緣不連續都有很好的適應性。但傳統的hough變換存在幾個比較大的缺陷,就是在參數空間不超過兩維的情況下,這種變換有著很理想的效果;當參數空間超過兩維時(如圓的參數空間為三維),這種變換的計算時間和存儲空間的急劇增大使得它僅僅在理論分析上可行,而在實際應用中卻很難實現。故后續出現了很多圓檢測改進算法,主要從時間復雜度,準確性,抗干擾性等方面進行改進。34482
對于同心圓這種特殊的多圓檢測問題,已經有部分學者在這方面做了一定的研究。文獻[10]對搜集到的國內外公開文獻已做初步總結,其指出現同心圓的檢測主要是基于同心圓的特征點來檢測同心圓。譬如文獻[11]就是在圓周上找到兩個特征點,兩點間線段構成圓的弦,根據以圓的弦為直徑的所有的圓必相交于圓心的幾何特征并結合hough變換來求圓的圓心,再對每個特征點到圓心的距離進行數量累積,累加值超過給定閾值的半徑為該圓心對應的半徑。該算法檢測同心圓時,需要尋找同一個圓周上的兩個特征點,再求以這兩個點連線為直徑構成的圓的交點來找圓心。相對的其檢測方法也有弊端,文獻中并沒有描述如何尋找三同一個圓周上的兩個特征點,另外當圖像中圓較多或者干擾物較多時,該算法的時間復雜度會隨之增大,抗干擾性也會隨之減弱。論文網
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另外其他學者也對同心圓的檢測發表了一些方法,譬如文獻[12][13]也是根據同心圓的特征點來進行檢測,通過先找到同一個圓周上的三個不同點,再根據三個點的坐標來求圓的一般方程的參數,從而定位各個同心圓的圓環,最后再對同心圓進行判斷。文獻[13]中算法是文獻[12]算法的改進,不同之處在于文獻[12]通過在水平和垂直方向變換檢測角度來找同一圓周上三個不同的特征點,而文獻[13]通過設定一個約束條件來分別找內、外兩個圓環上的三個不同特征點。文獻[14]中先根據區域劃分法來劃分出同心圓中不同圓環所在區域,再根據不同區域各個圓上特征點的坐標來求這些圓環的圓心和半徑。這種算法需要預知圓心的位置,再利用最小二乘擬合方法求得同心圓的每個圓環,但由于沒有給出具體的圓心計算方法,且僅適合于固定區域劃分層次。文獻[15]提出先用一種改進的hough變換算法檢測圓,再將檢測到的圓進行破壞后,進行第二次圓檢測,最后判斷前后檢測到的圓的圓心和半徑的關系來判斷其是否為同心圓。這種算法克服了以前同心圓檢測算法缺點,一方面縮小了檢測同心圓的局限性,另一方面提高了檢測效率。
 綜合這些文獻來看,同心圓檢測算法需要給出合適的約束條件,有一定的局限性,對于干擾點較多,同心圓相交,圓出現缺口的情況算法的抗干擾性較差,這樣就對圖像預處理的要求較高,算法的復雜度也隨之增大。因此本文提出隨機hough變換同心圓檢測算法,在算法局限性上有所改善。 同心圓檢測算法的研究現狀:http://www.aftnzs.live/yanjiu/20190413/31997.html
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