视觉测量中基元特征亚像素提取方法的研究

李保章，崔彦平，李荣廷

（河北科技大学机械电子工程学院，河北石家庄 050018）

视觉测量中基元特征亚像素提取方法的研究

李保章，崔彦平，李荣廷

（河北科技大学机械电子工程学院，河北石家庄 050018）

建立了基于空间矩的三级灰度图像边缘模型，首先由传统LOG（Laplacian of Gaussian）算子确定图像的像素级边缘，再由灰度空间矩对像素级边缘进行亚像素定位，并用Hough变换提取基元的亚像素边缘像素点，最后通过最小二乘法曲线拟合得到亚像素级的基元特征。实验结果表明，基于空间矩亚像素边缘定位算法，以及像面直线和椭圆亚像素提取算法具有较高的精度和稳定性。

边缘检测；直线提取；椭圆提取；空间灰度矩；Hough变换；最小二乘法

视觉测量技术具有非接触、高精度等优点，得到了越来越广泛的应用。直线和圆是机械零件基本的图像基元特征。在视觉透视成像中，一般情况下，圆在摄像机图像平面上所成的像为椭圆。因此，如何高精度提取直线与椭圆图像的轮廓边缘是视觉测量中图像处理的关键。

常用的经典边缘检测算子有Roberts，Sobel，Prewitt，Krisch和Gauss－Laplace算子，以上经典边缘检测算法的精度为像素级，即能判断出边缘在哪一个像素内，至于更准确的位置就需要更高精度的提取算法，即亚像素算法。目前常用的亚像素算法有形心法、灰度重心法、拟合法和空间矩法等。针对中心对称目标，形心法和灰度重心法定位精度可达0.2～0.5个像素；拟合法精度虽高，但需要已知目标特性的函数形式；……