一种新的高速圆形匹配算法

黄廉真，吴晓军，康文雄

(1.哈尔滨工业大学深圳研究生院，518055 深圳广东;2.华南理工大学自动化科学与工程学院，510640 广州)

一种新的高速圆形匹配算法

黄廉真1，吴晓军1，康文雄2

(1.哈尔滨工业大学深圳研究生院，518055 深圳广东;2.华南理工大学自动化科学与工程学院，510640 广州)

针对现有圆形匹配算法无法同时满足高速度、低内存消耗以及高精度要求的情况，提出了一种基于击中率的新型圆形匹配算法.算法引入以轮廓作为匹配特征信息的圆环采样模板，匹配的结果由击中率表征，并进一步根据搜索目标与定位区域的灰度相关性剔除误检对象.实验表明，算法能够实现毫秒级快速定位，且在内存消耗和可靠性方面都获得较好的性能.

高速目标定位;圆形匹配;击中率

图像及视频中的圆形匹配是计算机视觉技术中的一项重要研究内容，广泛应用于目标识别、视频跟踪、工件定位等领域.根据算法实现基本原理的不同，圆形匹配算法可分为Hough变换和模板匹配两类.以标准Hough变换(SHT)为基础，研究人员提出了众多改进算法，例如改进Hough变换(IHT)［1－2］、随机 Hough 变换(RHT)［3］、3 点椭圆检测算法［4－5］、利用梯度方向信息检测圆算法［6］以及基于子图分解的多圆/椭圆检测算法［7］等.然而，由于处理对象为大量的轮廓信息，故都会存在运算量大和内存消耗大两方面的不足.模板匹配在目标识别和精确定位等领域中具有广泛应用，根据匹配信息的不同，模板匹配算法有基于灰度相关和基于几何……