[发明专利]基于凹点检测的改进最小二乘拟合圆算法

说明书

本发明公开了一种基于凹点检测的改进最小二乘拟合圆算法，包括以下步骤：步骤1、寻找凸包图像与轮廓图像；步骤2、利用凸包图像与轮廓图像进行凹点检测；步骤3、将找出的凹点在图像上显示；步骤4、将轮廓按照凹点进行分隔，每两个凹点之间作为一段，将轮廓共分为n段，再将每一段使用最小二乘法拟合成圆。本发明本发明提升计算速度、易于调试、自适应性强和圆拟合的程度高。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及基于凹点检测的改进最小二乘拟合圆算法。

背景技术

最小二乘拟合圆的算法是一种简单直接的圆拟合算法。但是当需要拟合的图形是几个圆重叠后的结果时，最小二乘法并不能对重叠的部分进行分割，而是直接拟合出一个圆形，而两个圆形有重叠的时候，必定会产生凹点，因此分割重叠圆的问题即转化为寻找凹点的问题。而凹点与图像的凸包关系密切，凹点是一组群点中距离凸包最远的点，因此求出凹点与凸包之间的距离即可根据距离的远近找到凹点，再进行最小二乘法的拟合就能将重叠的圆在分割之后再拟合出来，并得到较好的拟合结果。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出基于凹点检测的改进最小二乘拟合圆算法，本发明提升计算速度、易于调试、自适应性强和圆拟合的程度高。

根据本发明实施例的一种基于凹点检测的改进最小二乘拟合圆算法，包括以下步骤：

步骤1、寻找凸包图像与轮廓图像；

步骤2、利用凸包图像与轮廓图像进行凹点检测；

步骤3、将找出的凹点在图像上显示；

步骤4、将轮廓按照凹点进行分隔，每两个凹点之间作为一段，将轮廓共分为n段，再将每一段使用最小二乘法拟合成圆。

优选地，所述步骤2包括：

步骤2.1、令轮廓上的点依次为{P₁,P₂,P₃,…,P_n}，凸包上的点依次为{K₁,K₂,K₃,…,K_m}；

步骤2.2、对步骤2.1中轮廓上的每一个点计算其与凸包上的每一个点的曼哈顿距离，令：

D_Pikj＝|P_i·x-K_j·x|+|P_iy-K_j·y|

其中，D_PiKj表示Pi点与K_j点的曼哈顿距离；P_i·x表示Pi点的横坐标，P_i·y表示Pi点的纵坐标，K_j·x表示K_j点的横坐标，K_j·y表示K_j点的纵坐标。

步骤2.3、对步骤2.1中轮廓上的每一点寻找凸包上与该点曼哈顿距离最小的点，令：

D_Pi＝min{D_PiKj}

其中，D_Pi为轮廓上的P_i点距离凸包上最近点的曼哈顿距离；。

优选地，所述D_Pi值小于10个像素时，直接赋值为0。

优选地，所述步骤2还包括：

步骤2.4、对轮廓上所有的点都求取出该点与凸包上的点的最近曼哈顿距离之后，计算记录轮廓上每一个点对应的D’_Pi。

优选地，所述步骤2还包括：