Hough变换在虹膜区域分割中的应用*

Hough 变换是计算机视觉中用来检测物体几何形状的常用算法, 它可以容易地检测出图像中出现的直线、圆以及其他形状。在虹膜识别系统中, 确定虹膜区域正是需要从图像中提取出圆形的虹膜边界和眼皮部分。对Hough 变换做一介绍, 并对虹膜图像分割中的应用进行研究。仿真结果表明, Hough 变换对于已知形状的图像分割是有效的, 在虹膜区域分割精度是很高的。     

一种新的基于弧段提取的椭圆检测方法

为了克服椭圆检测过程中对椭圆完整性和边缘梯度信息依赖性较强的缺点,提高椭圆目标的检测速度,提出了一种新的基于弧段提取的椭圆拟合方法;首先将梯度方向符号相同的相邻边缘点连接成弧段,然后根据弧段的凸性和象限分类定义新的弧选择策略,利用位置约束和弧对的椭圆中心估计提取候选椭圆,最后采用改进的拟合算法拟合椭圆;实验结果表明,基于弧段提取的椭圆拟合方法相对于LMEDS算法和RHT3具有更好的准确性、鲁棒性和稳定性,实时性也有一定的提高。     

基于Hough变换的椭圆检测方法

椭圆检测在图像、图形识别与计算机视觉领域中有着重要的应用,而基于Hough变换的椭圆检测是其中常见的方法之一。本文对基于Hough变换的椭圆检测算法进行了综述,其中包括利用三点确定椭圆的提取方法、基于弦中心Hough变换的提取算法和基于椭圆几何对称性算法等,着重对不同方法的原理、实现和优缺点进行了讨论。     

基于Hough 变换的三次方Bezier 曲线检测算法研究

类似经典Hough 变换中对直线（段）、圆（弧）、椭圆、抛物线等解析曲 线的检测,论文研究了三次方Bezier 曲线的检测算法,提出了离散Bezier 曲线的特征建模 方法和使用R 函数的Hough 变换曲线检测快速算法。该算法能够根据所给出的待检测目标 点阵图像建立形状参数模型,然后检测该曲线在复杂图像中出现的位置、大小和方向。实验 表明,该法能够有效地检测任意三次方Bezier 曲线,且精确度优于目前广泛用于曲线检测 的广义Hough 变换。     

基于椭圆拟合的快速钢管计数方法

为满足钢管计数中精度和速度的需求,提出了一种新型的椭圆检测方法.该方法避开了Hough变换或随机Hough变换的复杂性,直接通过边缘跟踪对椭圆进行拟合,通过其它边缘像素对拟合结果进行校验和对比,对概率超过阈值的无包含椭圆进行计数.在边缘检测过程中对Robert算子进行了改进,并在阈值分割前对边缘进行了增强,在阈值分割后对边缘进行了保持连通性的细化.根据需要还可以在计数过程中加入人工指导.实验结果表明,该方法能快速准确地检测出图像中所有椭圆.     

局部PCA参数约束的Hough多椭圆分层检测算法

针对随机Hough变换(RHT)在复杂图像中检测圆及椭圆时随机采样所造成的大量无效采样、无效累积以及运算时间长等问题,提出基于局部PCA感兴趣参数约束Hough多椭圆分层检测思路。首先利用边缘检测算子获得边缘信息并去除边缘交叉点,在边缘图像中标记并提取出满足一定长度的连续曲线段;其次利用线段PCA方向分析确定是否属于有效曲线段;然后,对所有感兴趣曲线段按照标记顺序依次利用椭圆拟合办法初步得到感兴趣椭圆粗略参数,根据拟合结果进而模糊约束Hough变换参数搜索范围,得到精确椭圆参数;最后利用检测结果更新图像空间,删除已经检测到的椭圆,依次进行,直到所有椭圆检测完毕。实验结果表明,该算法在计算、存储消耗上均大大减少。     

一种新的不基于Hough变换的随机椭圆检测算法

椭圆检测在模式识别领域中占据着非常重要的位置。常见的基于Hough变换的椭圆检测算法(如RHT算法)存在着占用大量存储空间及计算耗时等缺点。本文提出一种高效随机的椭圆检测算法(RED)。该算法不基于Hough变换,其原理是:首先从一幅图像中随机地挑选出6个点,并定义一个约束距离以确定在此图像中是否存在一个可能的椭圆;当可能椭圆确定之后,引入椭圆点收集过程以进一步确定可能椭圆是否是待检测的真实椭圆。通过对具有不同噪声的合成图像以及真实图像进行测试,结果表明RED算法在低噪声与适度噪声的情况下,速度明显快于RHT算法。     

二维条码的识别方法

以QR矩阵码为例,介绍一种实用的二维条码识别算法。首先探讨了二维条码的定位与分割算法,利用Hough变换与Sobel边缘检测把条码图像从原始采集的图像中有效地分割出来;然后分析了条码图像经过光学系统的噪声模型,提出了一种计算点扩展函数标准方差的算法;采用Flourier变换自适应地选取阈值去除噪声导致的无效边界,从而得到条码的基本模块。实验结果表明,该算法具有很好的抗噪性,提高了二维条码的识别率。     

驾驶员疲劳驾驶中的眼睛定位创新算法

通过人眼图像来检测驾驶员疲劳驾驶是目前的主流方向,面部及眼睛定位是其中关键的环节。提出了一种新颖的精确定位眼睛的方法。该方法由两部分组成：第一部分,通过肤色聚类分割算法将人脸区域分割,对分割图进行几何过滤,对得到的候选人脸区域中的孔洞计算质心点找到可能的人眼对;第二部分,在检测到人脸区域和眼睛大致位置的基础上,结合提出的眼睛模型,采用新的Hough变换椭圆检测算法精确定位人眼的位置。实验证明所提出的算法是快速可靠的。     

复杂工况下视觉AGV导航标识带中心线的提取研究

针对光照不均匀、导航标识带破损、少量杂物干扰的复杂工况条件下,对视觉AGV采集到的路面导航标识带图片进行特征提取,采用灰度化、中值滤波进行了图像预处理,研究了Otsu法和迭代法等动态阈值分割算法以及形态学在图像分割中的应用,并对预处理图像作了分割对比实验;然后对分割后的图像进行边缘提取,分析了基于最小二乘法和Hough变换算法的直线拟合原原理,提出了Hough算法下基于边缘线的中心线拟合算法,并作了直线拟合对比试验;实验表明,复杂工况下,采用基于形态学和Otsu算法相结合的方法对图像进行分割,得到的二值图像边界更完整,效果更好,基于Hough变换算法较最小二乘法能更精确有效地提取出导航标识带中心线及其方程。     

Projectively invariant decomposition and recognition of planar shapes

An algorithm is presented for computing a decomposition of planar shapes into convex subparts represented. by ellipses. The method is invariant to projective transformations of the shape, and thus the conic primitives can be used for matching and definition of invariants in the same way as points and lines. The method works for arbitrary planar shapes admitting at least four distinct tangents and it is based on finding ellipses with four points of contact to the given shape. The cross ratio computed from the four points on the ellipse can then be used as a projectively invariant index. It is demonstrated that a given shape has a unique parameter-free decomposition into a finite set of ellipses with unit cross ratio. For a given shape, each pair of ellipses can be used to compute two independent projective invariants. The set of invariants computed for each ellipse pair can be used as indexes to a hash table from which model hypothesis can be generated Examples of shape decomposition and recognition are given for synthetic shapes and shapes extracted from grey level images of real objects using edge detection.     

A hierarchical approach for fast and robust ellipse extraction

This paper presents a hierarchical approach for fast and robust ellipse extraction from images. At the lowest level, the image is described as a set of edge pixels, from which line segments are extracted. Then, line segments that are potential candidates of elliptic arcs are linked to form arc segments according to connectivity and curvature conditions. Next, arc segments that belong to the same ellipse are grouped together. Finally, a robust statistical method, namely RANSAC, is applied to fit ellipses to groups of arc segments. Unlike Hough Transform based algorithms, this method does not need a high dimensional parameter space, and so it reduces the computation and storage requirements. Experiments on both synthetic and real images demonstrate that the proposed method has excellent performance in handling occlusion and overlapping ellipses.     

Arc-based evaluation and detection of ellipses

We propose the use of elliptic arcs as a reliable criterion for ellipse evaluation and reconstruction. A technique based on pixel connectivity is developed for detecting the endpoints and subtended angles of elliptic arcs. Model-based distance and angular connectivity are introduced for quick and meaningful estimation of elliptic arcs. An iterative algorithm for multiple-ellipse fitting based on arc detection is presented. Experimental results confirm the robustness and accuracy of the algorithm for the fitting of multiple overlapping ellipses.     

基于最小二乘原理的牛眼虹膜分割方法

近年来,动物虹膜识别有成为一种新的动物标识技术的趋势,对于肉类食品安全控制具有潜在的应用价值.提出了一种基于最小二乘原理的牛眼虹膜分割方法,根据牛眼虹膜的结构特征,利用最小二乘原理分别进行内外椭圆拟合.内椭圆利用牛眼瞳孔的边缘直接拟合;外椭圆通过在牛眼虹膜外边缘点中随机选择若干个边缘点来拟合,避免了外边缘点的噪声影响,然后通过计算外边缘点和拟合外椭圆间的距离来寻找最合适的外椭圆;最后通过几何方法进行牛眼虹膜归一化.实验结果表明,该方法与其他传统算法相比,运算速度快,具有较好的拟合精度.     

A fast and effective ellipse detector for embedded vision applications

Several papers addressed ellipse detection as a first step for several computer vision applications, but most of the proposed solutions are too slow to be applied in real time on large images or with limited hardware resources. This paper presents a novel algorithm for fast and effective ellipse detection and demonstrates its superior speed performance on large and challenging datasets. The proposed algorithm relies on an innovative selection strategy of arcs which are candidate to form ellipses and on the use of Hough transform to estimate parameters in a decomposed space. The final aim of this solution is to represent a building block for new generation of smart-phone applications which need fast and accurate ellipse detection also with limited computational resources.     

Ellipse,arc of ellipse and elliptic spline

A general method for generating ellipses by using conjugate radii is presented. Elliptical arcs are then defined based on this method for generating ellipses. A 90° arc of ellipse is then used to generate a number of curves with slope constraints. Other arc of ellipse interpolations are then discussed. Three of these interpolations are used to define local elliptic splines with first order derivative continuity.     

正交距离椭圆拟合法的推广及其实现

同心椭圆弧的拟合问题存在于计算机视觉、天文图像处理、CAD等领域。将椭圆的正交几何距离拟合算法推广到多个同心椭圆弧拟合上,提出一种同心椭圆弧拟合的处理方法。文中还给出了该方法实现的具体步骤和伪代码,该方法将单一圆、椭圆的拟合以及多个同心圆和椭圆的拟合统一了起来。实验表明该方法稳定、有效。     

用最小二乘正交距离方法拟合双同心椭圆弧 *

提出一种带有同心条件的双椭圆弧拟合方法。该方法利用给定点到拟合椭圆弧的正交距离来衡量误差,建立关于误差的最小二乘方程 ,进而采用迭代方法求出描述双椭圆弧的八个参数。算法仿真实验研究了椭圆弧度、长短轴比率以及样本噪声对算法的影响 ,研究表明弧度越大、长短轴长度越接近、样本噪声越小 ,算法越稳定 ,参数估计越准确。该方法也可以推广应用于处理多个同心椭圆弧的拟合问题。