基于Hough變換圓檢測的方法研究

李博學 李鶴沈陽工學院

?

基于Hough變換圓檢測的方法研究

李博學 李鶴
沈陽工學院

摘要：本文研究一種基于MATLAB仿真平臺的圓檢測算法。在對圖像進行降噪濾波、邊緣檢測等預處理后，利用Hough變換檢測前景圖像中的圓心位置，然后以圓心為起點，設定的半徑步長與角度步長為度量單位，檢測圓形的具體位置。

1　引言

關于圓形的檢測方法目前已有很多文獻進行了相關論述。最常見的算法還是利用Hough變換來實現(xiàn)檢測，主要是因為Hough變換具有對圓度誤差靈活的處理能力，以及對類圓強大的近似識別能力。Hough變換利用點與線的對偶性，將圖像空間給定的曲線表達形式變成參數(shù)空間的一個點。這樣就把原始圖像中給定曲線的檢測問題轉換為尋找參數(shù)坐標中的峰值問題。本文需要研究的內(nèi)容就是如何在matlab平臺上實現(xiàn)這一圓檢測算法。

2　 Hough變換理論

2.1 Hough變換的數(shù)學解釋

需引入直線表達式：y=kx+b，其中k和b是參數(shù)，分別是斜率和截距。過某一點（x0，y0）的所有直線的參數(shù)都會滿足方程y0=kx0+b。即點（x0，y0）確定了一組直線。方程y0=kx0+b在參數(shù)k--b平面上是一條直線。這樣，圖像x--y平面上的一個前景像素點就對應到了參數(shù)平面上的一條直線。

以上解釋可舉例分析：已知y=x，取點A（0，0）、B（1，1）、C（2，2）。易解于A點，b=0。B點，1=k+b。C點，2=2k+b。三函數(shù)在參數(shù)坐標空間（k，b）交點（1，0），即峰值為（1，0）。

2.2 軟件實現(xiàn)可行性分析

（1）需初始化一塊緩沖區(qū)作為參數(shù)空間，對應參面的所有點數(shù)據(jù)為0。（2）對于前景像素點在參面所對應的直線所有點+1。（3）利用統(tǒng)計特性找到峰值，確定前景圖像中的直線，峰值并不唯一，對應的是前景圖像的個數(shù)。

由于Y=kx+b無法表示y=c（k=inf）所以，采用參數(shù)方程，既可以表示簡單，又可以簡化計算。P=xcos（theta）+ysin （theta），參數(shù)空間變量為（p，theta）。

基于以上分析解釋得到Hough變換的具體函數(shù)表達式：

Xcos（θ）+ycos（θ）=ρ

3　 Hough變換圓檢測算法實現(xiàn)

3.1 算法概述

該算法通過a = x-r*cos（angle），b = y-r*sin（angle）將圓圖像中的邊緣點映射到參數(shù)空間（a，b，r）中，由于是數(shù)字圖像且采取極坐標，angle和r都取一定的范圍和步長，這樣通過兩重循環(huán)（angle循環(huán)和r循環(huán)）即可將原圖像空間的點映射到參數(shù)空間中，再在參數(shù)空間（即一個由許多小立方體組成的大立方體）中尋找圓心，然后求出半徑坐標。

3.2 算法實現(xiàn)步驟：

Step1.圖像灰度化，利用sobel算子實現(xiàn)二值化。

Step2.檢測邊緣點，保存位置。設置角度theta、半徑r變換范圍步長。

Step3.X=a+rcos（theta） Y=b+rsin（theta）求a，b。

說明：（x、y）圖像空間邊緣點坐標，（a、b）為參數(shù)空間的變量，a、b為可加量。

4　實驗仿真

4.1 實驗步驟

Step 1：首先使用中值濾波器降噪，再自動閾值分割粒子，canny算子提取邊緣，并骨架化至二值圖像，平滑濾波。

Step 2：輸入?yún)?shù)。最大圓半徑r_max；最小圓半徑r_min；半徑步長step_r；角度步長step_angle；以參數(shù)空間p*hough_ space的最大值為閾值p（0，1之間）

Step 3：插入算法實現(xiàn)。

Step 4：顯示變換后圖形。

4.2檢測結果

待檢測圖片如圖1所示，包括3個白球和1個黑球，檢測后的結果如圖4所示，能夠檢測出4個球的位置，多次檢測證明，檢測誤差在3%之內(nèi)。

圖1 待檢測圖像

圖2 檢測結果

參考文獻

［1］楊丹，趙海濱，龍哲等.MATLAB圖像處理實例詳解［M］.北京：清華大學出版社，2013.

［2］薛山.MATLAB基礎教程［M］.北京：清華大學出版社，2011.

［3］王耀南.計算機圖像處理與識別技術［M］.北京：高等教育出版社，2001：11-281.

作者簡介

李博學（1997—），男，遼寧沈陽人，在讀本科生，研究方向：圖像處理與識別。

李鶴（通訊作者），男，遼寧省沈陽人，講師，就職于沈陽工學院信息與控制學院。研究方向：人工智能算法。