重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室， 重庆 400030
针对传统圆检测算法检测速度慢、不适于多圆检测的问题，提出一种基于全局搜索的圆检测方法。将证据积累和加权平均的思想结合，对证据积累过程中产生的伪圆心进行归类、分析，并对三类伪圆心进行逐类剔除，最后计算其它圆参数。实验结果表明，该算法效率高，对局部信息缺损不敏感，检测时间不会随着圆个数的增加而线性增加，检测效果明显优于传统的随机圆检测（RCD）算法。
机器视觉 圆检测 证据积累 全局搜索
广西工学院 计算机工程系,广西 柳州 545006
针对随机圆检测算法每随机采样4 点约需计算4 次圆参数,本文提出一种快速的随机圆检测算法。该算法在判断随机采样的4 点是否能确定一个候选圆的过程中,若其中1 点到其余3 点所确定的圆边界的距离大于某一阈值,则重新随机采样四点进行计算。通过该阈值大量减少了圆参数的计算次数,同时结合快速证据积累方法确认候选圆是否为真圆。合成图像和实际图像的实验结果表明:该算法较随机圆检测算法的计算速度有了较大提高,具有对局部信息缺损不敏感和噪声鲁棒性强等特点。
圆检测 随机采样 圆参数 证据积累 circle detection randomized sampling circle parameter evidence collecting
1 哈尔滨工业大学,图像信息技术与工程研究所,黑龙江,哈尔滨,150001
2 东北林业大学,机电工程学院,黑龙江,哈尔滨,150040
提出了一种用于圆检测的改进随机算法.首先利用4-邻接优先的八方向跟踪方法对边缘图像中的边缘像素进行跟踪形成一系列边缘链,然后从每段边缘中随机选取3个边缘像素并通过定义一个距离准则来判定这三个点能否确定一个候选圆.确定候选圆后,利用证据积累的方法进一步判断该候选圆是否为真正的圆.在证据积累过程中,无需对候选圆外接正方形之外的像素进行平方运算,只需进行简单的比较运算.通过对真实图像进行了圆检测实验,结果表明,该算法具有准确率高、速度快的优点.
圆检测 随机霍夫变换 边缘检测 证据积累 图像处理
