基于Hough变换实现圆的快速检测方法

第40卷 第5期 2018-05

【115】

收稿日期：2017-11-08

基金项目：江苏省高校自然科学研究项目（14KJA460003）；南京工程学院科研创新基金（CKJB201603）；江苏省高校 自然科学基金重大项目（16KJA460001）

作者简介：孙晓敏（1991 -），女，江苏淮安人，硕士研究生，研究方向为机械制造自动化。

基于Hough 变换实现圆的快速检测方法

Fast detection of circle based on Hough transform

孙晓敏，朱晓春，周雯超，李冉冉

SUN Xiao-min, ZHU Xiao-chun, ZHOU Wen-chao, LI Ran-ran

（南京工程学院 先进数控技术江苏省重点实验室，南京 211100）

摘 要：为了快速正确的检测出图像中的圆，在传统Hough变换圆检测的基础上，利用圆是中心对称的几

何特征，提出了一种新的基于Hough变换实现圆检测的方法，该方法运用Otus阈值分割技术将测试目标从检测图形中分离出来，运用Canny边缘检测器对图像进行边缘检测，检测后对图像进行筛选，排除明显不可能为圆的图形，之后对待检测图形，以过圆心的直线为对称轴对图像上的三点进行对称选取，计算出圆心坐标值和半径值，运用Hough变换在参数空间中对值进行投票，累加计数求出峰值。实验结果表明，该方法降低了计算复杂度和对计算空间的需求，与当前应用最广的RHT,以及SHT圆检测方法相比，运行速度快、精度高，抗噪性能好。

关键词：Hough变换；图像处理；形状识别；圆检测；中心对称中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2018)05-0115-05

0 引言

图像处理中对圆进行检测及确定其参数是图像特征检测和模式识别中的一项重要任务，在生物信息识别、产品检测、集成电路板在线质量检测等众多领域中，通常需要对图像中的圆形图案进行检测，以便识别和定位目标。常用的圆检测方法有Hough 变换检测圆方法、形状分析法、BP 网络分类器方法、基于圆度的计算方法等。目前，Hough 变换圆检测（HTCD ）方法[1]在噪声、曲线间断，边缘不完整地情况下，仍能够可靠的提取出圆的特征信息，成为常用的圆检测方法，Xu 等提出了随机Hough 变换圆检测方法（RHT ）[2]，该方法在图像空间中随机选取不共线的三个特征点，映射成参数空间中一个点，是多到一的映射，大大减少了计算量，但是在处理带有一定噪声且复杂度较高图像时，由于随机采样的无效点太多，造成了大量的无效累积。Chen 等提出随机圆检测方法（RCD ）[3]，RCD 是针对图像的所有边缘点直接检测，不涉及到空间参数的累积等，提高了计算检测速度，减少了累积内存空间，但是当干扰像素点太多时，需要检测的样本数太多，计算量会大大增加，导致检测速度下降，计算不稳定。Shih-HsuanChiu 提出了一种标准Hough 变换圆检测的投票方法，减少了计算量和存储空间[4]

。W.C.Y. Lam 等提出了具有直角特性的点三元组检测方案，方案基于Hough 变换将计算空间由三维降到了二维，有一定的抗噪能力，但在二维空间计算复杂度仍然很高[5]。林金龙等提出了用点Hough 变换

检测圆，根据同一圆上任意两条弦的中垂线相交于圆心的性质，将搜索空间由三维降到一维，降低了计算复杂度和对资源的需求[6]，但检测精度仍然不高。

为了解决上述算法出现检测精度不高，计算复杂，占用内存多，不能满足速度要求的缺陷，本文在Hough 变换圆检测的基础上进行改进，提出了一种新的Hough 变换圆检测方法（FHCD ），该方法首先对原始图像进行预处理，并通过Canny 边缘检测方法进行边缘提取，在对提取的边缘进行形状识别，排除非圆，之后利用圆是中心对称图形的几何性质，同时选取圆周上三点，计算出圆心和半径，将搜索空间由三维降到一维，进一步降低了计算复杂度，提高了计算速度，实验表明，该方法同时具有较高的检测精度和抗干扰性。

1 Hough 变换圆检测原理

Hough 变换最早于1962年由Paul Hough 提出，其基本思想是将检测图像的空间域映射到参数空间，用大多数边界点满足的某种参数形式来描述图像中的边缘曲线,通过投票和设置累加器的方法将图像空间中的复杂问题转换成简单的局部峰值检测问题[7]。

Hough 变换是目前检测图像圆的主要方法，它实现了图像空间的边缘点映射到参量空间中一个投票过程，空间的峰值点对应检测图像所需要的参数。传统的Hough 变换在参量空间中对三个自由参数圆心坐标（a,b ）和半径r 进行累积，对存储量和计算量要求很高。

万方数据