基于三点迭代的聚类圆拟合算法-论文.pdf

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1、基于三点迭代的聚类圆拟合算法Clustercirclefittingalgorithmbasedonthreepointsiterative孙国栋，杨林杰，张杨SUNGuo-dong，YANGLin-jie，ZHANGYang(湖北工业大学机械工程学院，武汉430068)摘要：在图像识别过程中，针对圆轮廓局部失真和孤立边缘影响其拟合精度的问题，提出了一种基于三点迭代的K均值聚类圆拟合算法。首先通过链码跟踪约束去除孤立边缘的干扰，然后按设定规则对初始轮廓点进行采样，并基于三点迭代原理生成采样点的特征量，聚类算法依据特征量来剔除轮廓上的异形点，

2、从而完成对采样点集的分类，最后采用最小二乘法对聚类点集进行拟合并与传统的圆拟合算法作了对比。针对拟合I],-JK均值聚类算法初始位置敏感的缺陷，作了一定的分析和优化。实验表明该算法对圆轮廓局部几何失真有独特的拟合优势，具有较强的适应性。关键词：圆拟合；聚类；三点迭代；特征量；适应性中图分类号：TP399文献标识码：A文章编号：1009—0134(2015)07(上)一0076—03Ooi：10．3969／J．issn．1009-0134．2015．07(I-)．200引言记并记录其位置信息，若其8邻域空间存在相同灰度的在机器视觉领域，圆是最

3、为基本的图像特征，广泛像素点，则继续执行相同操作，链码的长度加l同时判应用于定位、测量、识别等方面，其拟合方法具有重要断当前点是否与起点位置相同，按照此规则依次迭代。的研究意义，常用的有Hough变换，最小二乘法、加权跟踪完成后，设某一轮廓链码的长度为L，若L4,于限平均法，目前有些学者提出了基于共形几何代数以及投定阂值T，则为孤立边缘，应立即去除。然后按上述定影的二阶段空间圆线拟合等改进算法，以上算法都过分义规则，继续搜寻下一个种子点，直到所有的孤立边缘依赖于圆的整体轮廓，仅在某些特定的场合有一定的拟全部去除，循环终止，该算法Maxk~L

4、处理效果如图l(b)合效果，但当拟合轮廓发生比较严重的局部畸变时，都所示。无法表现出优异的拟合性能q]。本文综合各方面的研究成果，提出了一种基于三点迭代的聚类圆拟合算法，聚类依据生成的特征量来剔除轮廓上的异形点，最后完成圆的拟合。对具有局部突变的圆轮廓进行拟合实验，验证了该算法具有速度较快，准确度高的优点。1图像中圆轮廓的提取机器视觉进行圆拟合，首先采用工业相机对圆形特图1圆轮廓处理前后对比图征进行拍照，图像在拍摄、传输和存储过程中都会不可避免地产生噪声，这将带来较大的拟合误差。因此去除2圆轮廓特征量的生成圆上其他轮廓干扰或对其局部失真进行

5、纠正是一个十分算法对象定义于R空间，度量距离为欧式距离。重要的步骤。由几何学知识可知圆上的任意一点c(x，y)均满足点集图1(a)是一种FPC(FlexiblePfinmdCircuit)电路软C{x，Y∈(x．a)+(y-b)=r)，且圆上的任意三点均可以确板的Mark~L经去噪处理和边缘分割后的结果，可以看出定该圆的几何模型。设轮廓的采样点集为P{PI(x，图像依然存在大量的孤立边缘，这将严重影响拟合的准Yk)，k=1,2，⋯，N，k∈N且N≥3)，为了消除圆轮廓局确度，本文采用基于链码轮廓长度约束来去除其干扰。部曲率过度变化对整圆拟合

6、准确度的影响并兼顾算法时设图像中任一轮廓的起点为p，首先对该点进行初始标间，该点集并不包含所有初始轮廓点，而是根据实际需收稿日期：2015-04-09基金项目：国家自然科学基金项目(51205115)；湖北省教育厅高校青年教师深入企业行动计划项目(XD2014112)作者简介：孙国栋(1981一)，男，湖北天门人，副教授，博士，研究方向为产品质量视觉检测与机器学习等。[761第37卷第7期2015-07(上)I匐似求自适应控制样本点数量并进行二次采样。注意在采样可以客观地描述该点是否作为拟合圆轮廓元素这种区时，当k>2，应加一个附属条件，即

7、判断进入点集P的当分。将C(，Y)生成的迭代参数映射成一个三维描述子前点与已进入的前两个元素是否共线。判别准则如下，TIx，Y，r】，通过该描述子就可以描述点的空间信息，设当前点的空间位置为C(xY)，i>2且i∈N，已进入点将其作为评判点是否在圆轮廓上的重要依据。为方便处集P的两个元素分别为CI(x

8、_I，YJi_1)、Ci．2(xi_2，Yi一2)，c

9、．1与Ci一2理，有必要对三维描述子进行整合处理。对于P中的任的直线方程如式(1)所示。意描述予TkIxk，Yk，rk，】，0

10、-Yi．1)／(Xi．2"Xi1)(x-Xi-2)(1)表达式如式(5)所示。判断当前点c；(x；，yi)是否满足式(1)，若满足则共线，Ak=(+Yk)，rk(5)立即剔除该元