基于Hough变换的目标边界提取方法

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1、基于Hough变换的目标边界提取方法卢韶芳I,王琨2,曹離I,姚辉】1.吉林大学通信工程学院,长春130022E-mail:lusf@jlu.cdu.cn2.吉林大学通信工程学院,长春130022E-mail:wangkim45854585@163.com摘要:为了提高机器人辅助视觉导航手术中冃标跟踪的准确率和效率,本文首先设计了针对颅骨手术部位的跟踪器,而后提出了一种基于Ilough变换的边界提取方法,该方法结合数学形态学和区域生长的优点,将Cormy算了应用于颅骨手术部位的冃标跟踪球的边缘检测,应用Hough变换原理,计算最优边界点和目标跟踪球的边界方程,最后

2、应用边界方程绘制目标边界.实验证明,该方法提取目标的边界连通性好,噪声较少,而且冇效的滤除了阴影对图像的影响,为进一步实现目标区域的跟踪奠定了基础.关键词:边界提取,Hough变换,Canny算子,视觉导航MethodofTargetBoundaryDetectionBasedonHoughTransformLUShaofang1,WANGKun2,CAOYan1,YAOHui11.SchoolofCommunicationEngineering,JilinUniversity,Changchun,130022E-mail:lusf@jlu.edu.cn2.Sch

3、oolofCommunicationEngineering,JilinUniversity,Changchun,130022E-mail:wangkun45854585@163.comAbstract:Inordertoenhancelhetrackingaccuracyandefficiencyofthetargetinrobotassistedvisionnavigation,Thetrackerisdesignedfortheskullsurgicalsiteandanewboundaryextractionmethodispresentedinthispa

4、per・Themethodcombinedtheadvantagesofmathematicalmorphologywiththeadvantagesofregiongrowing,Cannyoperatorisusedtodetecttheedgeofthetargettrackingballintheskullsurgicalsite.CalculatetheoptimalboundarypointsandtheoptimalboundaryequationwithHoughtransform,finally,usetheoptimalboundaryequa

5、tiondrawthetargetboundaries.Thepresentedresultsindicatethatthemethodcancorrectextracttargetboundariesandeffectivefiltertheinfluenceoftheshadowsontheimage,whichdefinitelyprovidesabetterbasisfortargettracking・KeyWords:boundaryextraction,Houghtransform,cannyoperator,visionnavigation.1引言(

6、Introduction)视觉导航定位技术是机器人辅助外科手术系统的发展趋势,对于提高手术定位精度、减少手术损伤、优化手术路径及提高手术成功率等具有十分重要的意义[1-3].FI标跟踪技术在基于视觉导航的研究中有非常重要的地位,提供可靠而准确的高质量日标信息始终是日标跟踪技术的主要任务[4].其中目标边界提取是目标跟踪技术中极其重要的一环,边界曲线提取的优劣将直接影响到手术患者的安全[5].本文研允内容是对视觉导航中的手术部位的跟踪球进行跟踪,需要提取冃标跟踪球的边界、质心,此项工作得到吉林省科技发展计•划项目与吉林大学基本科研业务费项目资助,项目批准号:2009

7、0509主要应用于手术中对手术部位的实时定位、三维跟踪等.Canny边缘检测器是高斯函数的一阶导数,是对信噪比与定位Z乘积的最优化逼近算子,它在边缘检测方而获得了良好的效果[6].然而,在实际应用中,Canny算子也存在很多不足,如不能进行参数的自动化计算,不能去除阴影及外界条件的干扰等,许多学者提出了改进的Canny算子,并应用在不同的场合⑺.针对颅骨手术部位的跟踪,提出了一种新的边界提取优化方法,该方法结合数学形态学和区域生长的优点,将Canny算子应用于颅骨手术部位的彩色图像的冃标跟踪球的边缘检测,应川Hough变换原理,计算最优边界点,确定目标跟踪球的边

8、界方程,最

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