基于Hough投票空间的椭圆图像特征亚像素提取方法  

Sub-pixel ellipse feature extraction method based on Hough voting space

作　　者：邹荣[1] 赵稼宸 凌俊[1] 许桢英[1] 

机构地区：[1]江苏大学机械工程学院,江苏镇江212013

出　　处：《光学技术》2016年第2期141-145,共5页Optical Technique

基　　金：国家重大科学仪器设备开发专项项目(2012YQ140032);江苏省博士后科研资助计划(1402012B);江苏大学高级专业人才科研启动基金(14JDG134)

摘　　要：椭圆检测是机器视觉和模式识别的基本任务。首先在椭圆中心初定位阶段,通过参数空间的少量投票,依据均值漂移技术获取粗略的椭圆中心,然后再由精提策略实现椭圆中心的精确像素级定位,并采用插值方法进一步获取椭圆中心亚像素坐标。仿真及真实图像的实验结果表明,所提出的方法同时具备了椭圆检测的鲁棒性和中心定位的精确性。Ellipse detection is the basic task of machine vision and pattern recognition. The proposed algorithm in the early stages via the mean shift technique obtains a rough center of the ellipse through parameter space of a small amount of voting for the center of the ellipse. Then the accurate pixel-level center of the ellipse is obtained by refining strategies, and further in- terpolation method is used to get sub-pixel ellipse center coordinates. Experimental results for simulated and true image show that the proposed method not only achieves robust ellipse detection, but also receives the accurate center location.

关 键 词：椭圆提取 亚像素中心 Hough投票 对偶二次曲线 

分 类 号：TP242.62[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP206[自动化与计算机技术—控制科学与工程]