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《基于中點(diǎn)畫圓的圓檢測(cè)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、碩士學(xué)位論文基于中點(diǎn)畫圓的圓檢測(cè)CircleDetectionbyMidpointCircleValidation學(xué)號(hào)：21001017完成日期：大連理工大學(xué)DalianUniversityofTechnologyJIIIIIlUIIIIIIIII卜Y2418347大連理工大學(xué)學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明作者鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下進(jìn)行研究工作所取得的成果。盡我所知，除文中已經(jīng)注明引用內(nèi)容和致謝的地方外，本論文不包含其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表的研究成果，也不包含其他已申請(qǐng)學(xué)位或其他用途使用過的成果。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的貢獻(xiàn)均已在論文中做了明確的說明并
2、表示了謝意。若有不實(shí)之處，本人愿意承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。學(xué)位論文題目：堂童絲：蟄固蘭塑蘭型作者簽名：!魚：生日期：!!三年—蘭月』．_日大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要自動(dòng)的檢測(cè)圓形物體是現(xiàn)實(shí)生活和工業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際需求，也是圖像處理領(lǐng)域面臨的基本問題之一。例如圓形交通標(biāo)志的檢測(cè)，協(xié)助向量化的線條畫圖像，瞳孔和虹膜檢測(cè)，醫(yī)學(xué)中的細(xì)胞分析，產(chǎn)品的尺寸檢測(cè)，精密復(fù)雜零件的質(zhì)量檢測(cè)以及農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化等許多方面都需要檢測(cè)圓形物體。關(guān)于自動(dòng)的圓檢測(cè)算法，最常用的有Hough變換，隨機(jī)Hough變換，隨機(jī)圓檢測(cè)，以及近些年提出的基于優(yōu)化的圓檢測(cè)。目前的算法主要存在的問題有多個(gè)圓的檢測(cè)速度不快，檢
3、測(cè)出的圓心半徑殘差精度不高，魯棒性不強(qiáng)，處理復(fù)雜圖像效率不高。針對(duì)多個(gè)圓的檢測(cè)速度不快，檢測(cè)出的圓心半徑殘差精度不高兩個(gè)問題，本文采取了基于中點(diǎn)畫圓算法的圓檢測(cè)。首先，通過Canny邊緣檢測(cè)算子提取圖像的邊界，形成圖像的邊緣二值圖。由于Canny算子提取的邊緣線連接程度較好，對(duì)地類的邊緣提取的較完整，邊緣規(guī)劃也很細(xì)。同時(shí)也保持了較好的抗噪性能和較高的邊緣定位精度。然后，在二值圖上隨機(jī)的選取三個(gè)不共線的邊緣點(diǎn)求出圓的半徑和圓心作為初始的假設(shè)圓。之后，利用中點(diǎn)畫圓算法的度量準(zhǔn)則驗(yàn)證假設(shè)圓是否為真實(shí)圓。中點(diǎn)畫圓算法通過比較像素之間的距離，從而避免了計(jì)算平方根。同時(shí)中點(diǎn)畫圓算法也
4、提供了較高的亞像素精度。最后，由于此時(shí)的真實(shí)圓的參數(shù)是隨機(jī)選取的三點(diǎn)進(jìn)行的求解，就會(huì)造成真實(shí)圓的半徑和圓心會(huì)有偏差，精度不夠高。本文針對(duì)落在真實(shí)圓邊界周圍的邊緣點(diǎn)進(jìn)行了最小二乘計(jì)算，進(jìn)而確定了最終圓的半徑和圓心。實(shí)驗(yàn)表明，第一，對(duì)于合成圖像和自然圖像都能保證準(zhǔn)確無誤的自動(dòng)檢測(cè)。第二，在多個(gè)圓的檢測(cè)速度上有了進(jìn)一步的提升。第三，檢測(cè)的圓心半徑殘差較小。關(guān)鍵詞：Hough變換；隨機(jī)的圓檢測(cè)；Canny算子；中點(diǎn)畫圓算法；最小二乘法基于中點(diǎn)畫圓的圓檢測(cè)CircleDetectionbyMidpointCircleValidationAbstractAutomaticcircle
5、detectioniStheactualdemandsofreallifeandindustrialproduction．Atthesametime，itisavitalprobleminimageprocessing．Ithasbeenappliedtomanyfields，suchascirculartrafficsigndetection，pupilandirisdetection，aidingvectorizationoflinedrawingimages，cellsintheanalysisofmedicine，productsizedetection，soph
6、isticatedqualitydetection，agriculturalmachineryautomation，andSOon．Circledetec。tionindigitalimagesiscommonlyperformedbytheCircularHoughTransform，theRandomizedHoughTransform，theRandomizedCircleDetection，andrecentproposedoptimization—basedcircledetection．Thedisadvantageofthesemethodsisthatth
7、espeedisslowinmultiplecircledetection，theresidualaccuracyofcircleradiusandcenterisnothigh，theefficiencyofprocessingcompleximageislow，anditstillhasabadrobustness．WeleverMidpointCircleAlgorithmtoimprovethespeedofmultiplecircledetectionandtheresidualaccuracyofcirclerad
