[发明专利]一种基于自适应滤波的复杂背景下图像多圆快速检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉在线检测技术领域,特别是一种基于自适应滤波的复杂背景下多圆快速检测方法。

背景技术

计算机视觉技术具有非接触性、经济性、灵活性和集成性等优点，在工业测试与在线检测领域具有广泛的应用前景。圆检测是许多计算机视觉测量系统的关键步骤之一，近年出现的一些测试系统中，要求计算机视觉算法在高分辨率复杂背景中实现快速精确多圆提取。

传统的圆检测方法包括模版法、重心法、矩估计法、曲线拟合法和Hough变换法等，其中，只有Hough变换法能在复杂背景下实现多圆定位，但实时性差、精度低。随后出现的随机Hough变换、随机圆检测等算法可在一定程度上提高检测速度，但实时性和精度无法同时达到较高的水平，不能满足工业在线检测的要求。

近年，国内外学者对复杂背景下多圆定位进行了深入的研究，提出了许多新的方法，多圆定位的精度和实时性得到了一定程度的提高。现有方法已能够满足采用低分辨率图像传感器的工业监测系统在线监测的要求。但是上述改进仍以速度很慢的Hough变换为基础，随着硬件技术的发展，工业检测图像的分辨率越来越高，这些方法用于高分辨率检测图像时耗时将迅速增加，实时性差仍然是一个突出的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对上述现有技术的不足，提供一种基于自适应滤波的复杂背景下图像多圆快速检测方法，对于背景复杂、分辨率高的检测图像快速稳定地实现多圆检测。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种基于自适应滤波的复杂背景下图像多圆快速检测方法，包括以下步骤：

1)利用Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法对各圆特征的中心坐标及半径进行估计，得到特征参数估计值，进而对特征有效区域进行估计；

2)在各圆的特征有效区域内，图像局部增强后采用Canny边缘检测方法及最小二乘椭圆拟合法对各圆特征的中心坐标及半径进行求解，得到初次定位结果；

3)应用优化的特征定位结果有效判据对上述初次定位结果是否有效进行判定；

4)若步骤3)判定结果有效，则将步骤2)的初次定位结果作为检测结果输出；若步骤3)判定结果无效，则将步骤1)的特征参数估计值作为检测结果输出。

所述步骤1)中，特征有效区域为以下列四个点为顶点的正方形：

S(x^(k|k-1)-r^(k|k-1)-w,y^(k|k-1)+r^(k|k-1)+w)]]>