步做篩選，將絕對誤 差小且不會影響內(nèi)點整體波動特性的數(shù)據(jù)重新分配到內(nèi)點集合。
[0070] 在挑選最佳擬合結(jié)果過程中，會選擇不同組合的擬合參數(shù)，根據(jù)不同的組合得到 初始擬合數(shù)據(jù)，最終的結(jié)果要選擇權(quán)重最大的一組。權(quán)重的數(shù)據(jù)來源由擬合模型、內(nèi)點集合 的誤差。
[0071] 設(shè)定集合數(shù)據(jù)是第j次擬合參數(shù)的所有內(nèi)點的誤差，設(shè)計估計權(quán)重 函數(shù)的定々如下：
[0072]
(12)
[0073] 式（12)中的葉帕涅奇尼科夫核函數(shù)(the Epanechnikov kernelKNE(r))及帶寬函 數(shù)的估計值的表達(dá)式如下：
[0076] 得到權(quán)重函數(shù)如下：[0077]
(15)
[0074] (13)
[0075] (14) 1 擬合的權(quán)重越大，表示擬合度越好。以上的權(quán)重注重的是內(nèi)點的誤差特性，會使某 些波動較大的內(nèi)點數(shù)據(jù)產(chǎn)生較大權(quán)重，線性度較好的內(nèi)點集合權(quán)重較小。設(shè)內(nèi)點集合的誤 差集合數(shù)據(jù)的方差是 σ夂設(shè)定相關(guān)擬合權(quán)重的另一種模式為：
[0079]
(16)
[0080] ω = ω σ+ ω j (17)
[0081 ]最后的輸出結(jié)果選擇為權(quán)重最大的一組內(nèi)點。
[0082] 特征擬合的輸入集是上述方式挑選出來的所有內(nèi)點，利用最小二乘算法解決擬合 參數(shù)的問題。直線擬合的最小二乘是線性方程，圓擬合采用非線性的最小二乘擬合算法或 牛頓迭代算法。
[0083] 為驗證本發(fā)明的有效性進(jìn)行了大量的測試，附圖9為測試的部分實例，是實際工業(yè) 機(jī)器視覺應(yīng)用采集的圖像，從圖中可以看出圖像質(zhì)量較差，直線邊緣部分模糊，特征不明 顯。附圖9(a)和附圖9(c)為傳統(tǒng)的直線檢測方法的檢測點和擬合直線，附圖9(b)和附圖9 (d)為本發(fā)明的直線檢測方法的檢測點及擬合直線，從圖中可以看出本發(fā)明在圖像質(zhì)量很 差時仍能夠穩(wěn)定地檢測到需要的直線。
[0084] 本發(fā)明的方法，首先設(shè)定基準(zhǔn)點及初始檢測區(qū)域、通過模板匹配對檢測區(qū)域進(jìn)行 重新定位、再利用位置補(bǔ)正調(diào)整檢測區(qū)域，通過提取測量線方向數(shù)據(jù)、投影線范圍內(nèi)測量線 局部噪聲尺度計算和測量線上局部尺度的濾波操作計算得到噪聲的方差估計值，然后計算 出一維數(shù)據(jù)的邊緣點，再通過擬合內(nèi)點及噪聲點分割與篩選剔除檢測到點中的噪聲點，保 留直線/圓上的內(nèi)點，最后利用最小二乘方法對檢測到內(nèi)點擬合出直線/圓。本發(fā)明提出的 方法能夠在強(qiáng)噪聲圖像中穩(wěn)定地提取邊緣特征點并擬合為直線/圓的方法，由于通過模板 匹配進(jìn)行檢測區(qū)域及R0I區(qū)域設(shè)定，直線/圓只在R0I區(qū)域進(jìn)行，具有非常好的計算實時性， 在工業(yè)機(jī)器視覺的測量技術(shù)中將有重要的應(yīng)用。
[0085] 以上內(nèi)容是結(jié)合具體的優(yōu)選實施方式對本發(fā)明所作的進(jìn)一步詳細(xì)說明，不能認(rèn)定 本發(fā)明的具體實施只局限于這些說明。對于本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在 不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干簡單推演或替換，都應(yīng)當(dāng)視為屬于本發(fā)明的 保護(hù)范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種直線/圓特征檢測方法，其特征在于:所述方法包括以下步驟:步驟①:基準(zhǔn)點及 初始檢測區(qū)域設(shè)置;步驟②:通過模板匹配對檢測區(qū)域基準(zhǔn)點重新定位;步驟③:參照基準(zhǔn) 點利用位置補(bǔ)正調(diào)整初始設(shè)置檢測區(qū)域;步驟④：區(qū)域范圍內(nèi)待擬合特征檢測；其中，步驟 ④分為： ⑤ 一維數(shù)據(jù)采樣:選擇二維圖像中的一個區(qū)域并提取區(qū)域范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，在每個位置 根據(jù)數(shù)據(jù)來源的特性，決定各位置濾波與否或是濾波的程度，通過分析數(shù)據(jù)變化的快慢判 斷某位置是否為邊緣點，具體算法為：（1)提取測量線方向數(shù)據(jù)；（2)投影線范圍內(nèi)測量線局 部噪聲尺度計算；（3)測量線上局部尺度的濾波操作； ⑥ 一維邊界點檢測：邊界點的定義是灰度變化強(qiáng)烈的位置，邊緣濾波算法采用自適應(yīng) 的局部尺度參數(shù)實現(xiàn)一階濾波或二階濾波算法，其中，一階濾波算法的判斷標(biāo)準(zhǔn)是選擇梯 度幅值極大值的位置，二階濾波算法是選擇導(dǎo)數(shù)過零點位置； ⑦ 擬合數(shù)據(jù)點提取:通過擬合內(nèi)點及噪聲點分割與篩選剔除檢測到點中的噪聲點并在 剔除的噪聲點中取回符合要求的邊界點，兩者合并保留為直線/圓上的內(nèi)點； ⑧ 直線/圓擬合:利用最小二乘算法解決擬合參數(shù)的問題。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述檢測區(qū)域提供特征檢測時的部分參 數(shù)，包括:測量線方向、起始位置、長度、檢測方向、檢測段高度；同時在該區(qū)域還為當(dāng)前圖像 Cimg的檢測區(qū)域提供了基準(zhǔn)位置。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于:使用內(nèi)點集合作輸入，直線擬合采用最小 二乘擬合算法，圓擬合采用非線性的最小二乘擬合算法或牛頓迭代算法。4. 一種直線/圓特征檢測裝置，其特征在于:所述裝置包括： 設(shè)置模塊，用于基準(zhǔn)點及初始檢測區(qū)域設(shè)置； 重定位模塊，用于通過模板匹配對檢測區(qū)域基準(zhǔn)點重新定位； 調(diào)整模塊，用于參照基準(zhǔn)點利用位置補(bǔ)正調(diào)整初始設(shè)置檢測區(qū)域； 擬合模塊，用于區(qū)域范圍內(nèi)待擬合特征檢測;其中，所述擬合模塊包括： 一維數(shù)據(jù)采樣子模塊，用于選擇二維圖像中的一個區(qū)域并提取區(qū)域范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，在 每個位置根據(jù)數(shù)據(jù)來源的特性，決定各位置濾波與否或是濾波的程度，通過分析數(shù)據(jù)變化 的快慢判斷某位置是否為邊緣點，具體為：（1)提取測量線方向數(shù)據(jù)；（2)投影線范圍內(nèi)測量 線局部噪聲尺度計算；（3)測量線上局部尺度的濾波操作； 一維邊界點檢測子模塊，用于邊界點的定義是灰度變化強(qiáng)烈的位置，邊緣濾波算法采 用自適應(yīng)的局部尺度參數(shù)實現(xiàn)一階濾波或二階濾波算法，其中，一階濾波算法的判斷標(biāo)準(zhǔn) 是選擇梯度幅值極大值的位置，二階濾波算法是選擇導(dǎo)數(shù)過零點位置； 擬合數(shù)據(jù)點提取子模塊，用于通過擬合內(nèi)點及噪聲點分割與篩選剔除檢測到點中的噪 聲點并在剔除的噪聲點中取回符合要求的邊界點，兩者合并保留為直線/圓上的內(nèi)點； 直線/圓擬合子模塊，用于利用最小二乘算法解決擬合參數(shù)的問題。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的裝置，其特征在于：所述檢測區(qū)域提供特征檢測時的部分參 數(shù)，包括:測量線方向、起始位置、長度、檢測方向、檢測段高度；同時在該區(qū)域還為當(dāng)前圖像 Cimg的檢測區(qū)域提供了基準(zhǔn)位置。6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的裝置，其特征在于:使用內(nèi)點集合作輸入，直線擬合采用最小 二乘擬合算法，圓擬合采用非線性的最小二乘擬合算法或牛頓迭代算法。
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種直線/圓特征檢測方法，首先設(shè)定基準(zhǔn)點及初始檢測區(qū)域、通過模板匹配對檢測區(qū)域進(jìn)行重新定位、再利用位置補(bǔ)正調(diào)整檢測區(qū)域，通過提取測量線方向數(shù)據(jù)、投影線范圍內(nèi)測量線局部噪聲尺度計算和測量線上局部尺度的濾波操作計算得到噪聲的方差估計值，然后計算出一維數(shù)據(jù)的邊緣點，再通過擬合內(nèi)點及噪聲點分割與篩選剔除檢測到點中的噪聲點，保留直線/圓上的內(nèi)點，最后利用最小二乘方法對檢測到內(nèi)點擬合出直線/圓。本發(fā)明的方法能夠在強(qiáng)噪聲圖像中穩(wěn)定地提取邊緣特征點并擬合為直線/圓，由于通過模板匹配進(jìn)行檢測區(qū)域及ROI區(qū)域設(shè)定，直線/圓只在ROI區(qū)域進(jìn)行，具有非常好的計算實時性，在工業(yè)機(jī)器視覺的測量技術(shù)中將有重要的應(yīng)用。
【IPC分類】G06T7/00, G06T7/60
【公開號】CN105678763
【申請?zhí)枴緾N201610006030
【發(fā)明人】吳曉軍, 王鑫歡
【申請人】吳曉軍
【公開日】2016年6月15日
【申請日】2016年1月5日