结合PCA与HEIV的椭圆目标检测算法

摘要：

提出结合主元变换与异方差变量含误差模型的椭圆识别与定位方法。根据椭圆长轴对应于椭圆主元方向的特点，利用主元变换法将目标边缘数据变换到主元坐标系，给出新的椭圆轮廓度误差评定方法，将变换后数据点集的椭圆轮廓度误差作为椭圆识别的依据，采用基于异方差变量含误差模型的拟合算法获取椭圆的中心坐标。该方法将任意椭圆转化为标准型椭圆，简化了识别过程，考虑到椭圆数据点的异方差特性，提高了椭圆的定位精度，在噪声方差为0.05情况下，定位精度小于0.04 pixel。

关键词：机器视觉、椭圆识别、主元分析、轮廓度误差、异方差变量含误差

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61201453；高等学校博士学科点专项科研基金No.20121401120015；北京市工程研究中心“光电信息与仪器”开放研究课题No.BJGC20110016；山西省自然科学基金No.2012011014-4；山西省教育厅专项No.20110002。

在线出版日期：2014-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

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