光学技术, 2016, 42 (2): 141, 网络出版: 2016-04-01   

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
作者单位
江苏大学 机械工程学院, 江苏 镇江 212013
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。
Abstract
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 interpolation 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.

邹荣, 赵稼宸, 凌俊, 许桢英. 基于Hough投票空间的椭圆图像特征亚像素提取方法[J]. 光学技术, 2016, 42(2): 141. ZOU Rong, ZHAO Jiachen, LIN Jun, XU Zhenying. Sub-pixel ellipse feature extraction method based on Hough voting space[J]. Optical Technique, 2016, 42(2): 141.

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