[发明专利]用于检测数字图像中的圆的方法和系统

说明书

技术领域

本发明大致涉及用于检测图像中的圆的系统和方法，且更具体地涉及用于圆的霍夫变换。

背景技术

圆形物体的检测对于许多实际应用很重要。例如，其用于诸如自动装配和检验的工业应用中，其中许多组件的形状是圆的。此外，其可用于自动检测在多数欧洲和亚洲国家是圆形的交通标志。圆检测还可用于生物计量应用中，所述应用用于虹膜识别以定位虹膜的内边界和外边界。

一种流行的用于圆检测的图像分析技术是用于圆的霍夫变换。霍夫变换产生图像中线的参数表示；其将实际空间中的图像（其通常以笛卡尔空间坐标为函数指定图像值（例如，亮度和色彩））映射至被适于关注线或曲线的参数横跨的霍夫空间。例如，二维图像中的直线可被映射至二维参数空间上，指定其从坐标系原点的方向和距离且二维图像中的圆可被映射至三维参数空间上，指定圆的中心坐标和半径。

在用于圆的霍夫变换（也被称作标准霍夫变换或SHT）的简单实施中，维持被圆心（x_c,y_c）和半径r横跨的霍夫空间的三维累加器阵列，且对应于边缘（即，图像参数（诸如亮度、色彩或深度）经历离散变化的线）的实际空间图像中的像素被解析以通过使针对各自元素存储的计数器递增而给累加器阵列的元素“投票”。在最简单的实施方案中，各边缘像素给对应于包括所述像素的潜在圆的所有累加器阵 列元素“投票”：例如，查找具有范围从r_min至r_max的半径的圆，具有坐标（x,y）的边缘像素给满足等式(x-x_c)²+(y-y_c)²=r²（其中r_min≤r≤r_max）的累加器阵列中的所有元素（x_c,y_c,r）投票。每个边缘像素因此将被映射至霍夫参数空间中的锥形截面上。对于位于实际空间中（即，原始图像中）的相同圆上的边缘点，这些锥形截面在单个点上相交。因此可通过查找累加器阵列中的局部最大值而识别圆。

用于圆的SHT需要针对霍夫累加器阵列的大量执行时间和大存储器，其通常妨碍阵列存储在微处理器或微控制器的内部存储器中。此外，其需频繁随机存取累加器阵列，阻碍将直接存储器存取（DMΑ）及缓存用于典型的嵌入式微控制器和数字信号处理器（DSP）。因此，已提出减小处理和存储器要求的对SHT的不同修改。例如，利用对图像中边缘方向的了解，边缘像素所投票的累加器阵列元素的数量可减至对应于垂直于边缘的线上（或在所述线周围的区域中，以考虑边缘方向的不准确估计）的圆心的那些元素。此外，取代使用三维累加器阵列，可连续使用二维或更低维度阵列。例如，一些技术分两个步骤来检测圆：第一步骤是识别可能的中心且第二步骤是估计每个中心的半径。虽然这些修改可改进霍夫变换算法的性能，但是其通常不足以促进在本地存储器中缓冲累加器阵列。此外，当图像中存在同心圆或弧时，如现有技术中使用的两步骤算法无法高效运行。因此，亟需进一步减小存储器要求和/或执行时间的稳健技术。

发明内容

本发明提供用于圆和/或弧的基于霍夫变换的检测的系统和方法，其减少或消除对累加器阵列的随机存取并且由此缩短执行时间。不同实施方案采用两步骤方法，其中第一步，确定圆的中心坐标且第二步，估计对应于每个中心的半径。与现有技术方法不同，第一步骤无需解析所有边缘像素（例如，以所有边缘像素存储在边缘像素缓冲区中的顺序）及针对每个像素确定所述像素所投票的二维累加器阵列中的元素，投票将需要连续存取累加器阵列中的随机位置。而且，其 涉及针对潜在的中心候选者逐条线搜索图像。识别特定线中的中心候选者可包括识别对所述特定线（其数量通常明显比图像中的总线数少）投票的边缘像素的线、解析所识别的边缘像素线以对可能的中心的一维累加器阵列投票并及确定对应于中心候选者的一维累加器阵列的最大值。在许多实施方案中，一维累加器阵列适于本地存储器（例如，缓存）并且可被再使用于连续的中心像素线。

在一些实施方案中，投票步骤之前是过滤步骤，其共同分析边缘像素线（不考虑个别边缘像素）以确定其中的边缘像素总数并且基于这个总数消除未超过指定阈值的中心像素线；这个步骤可显著减小投票步骤中的计算总数。过滤步骤和投票步骤都可利用不同的各自边缘方向的柱条（bin）中边缘像素的存储及/或利用x坐标的单独缓冲区中边缘像素坐标的表示和每条线中的边缘像素的数量。这些特征可提供附加效率增益并且进一步减小存储器要求。