圆型图像特征点检测算法

doi:DOI:10.3969/j.issn.1007-2985.2015.01.008

journal6 ›› 2015, Vol. 36 ›› Issue (1): 28-34.DOI: DOI:10.3969/j.issn.1007-2985.2015.01.008

圆型图像特征点检测算法

黎票，杨天龙，廖建国，赵前程

（湖南科技大学机电工程学院，湖南湘潭 411201）

出版日期:2015-01-25 发布日期:2015-01-29
作者简介:黎票(1987—),男,湖南长沙人,湖南科技大学机电工程学院硕士生,主要从事机械设计、图像处理和机器视觉研究；赵前程(1969—),男,安徽合肥人,湖南科技大学机电工程学院教授,博士,主要从事精密计量测试技术、在线检测、图像处理和机器视觉等研究.
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(51275169，51345009);湖南省教育厅高校科研资助项目（12C0117）

Algorithm for Detecting Feature Points of Circle Image

LI Piao, YANG Tian-Long, LIAO Jian-Guo, ZHAO Qian-Cheng

（College of Electromechanical Engineering,Hunan University of Science and Technology,Xiangtan 411201,Hunan China）

Online:2015-01-25 Published:2015-01-29

摘要/Abstract

摘要：为了提高圆型图像特征点检测算法的准确性和稳定性等，提出了一种基于圆型特征图像中心灰度对称的检测算法.先利用Sobel算子进行圆型特征图像边缘检测，然后采用灰度质心法求出圆型特征图像的中心，最后引入灰度对称因子获得圆型图像特征点的亚像素位置坐标.用仿真投影实验和实际实验来评估算法精度，结果表明新算法精度可控制在0.2个像素左右.

关键词： 特征点, 亚像素, 角点检测, 摄像机标定

Abstract: In order to improve the accuracy and stability of circular image feature point detection,an algorithm is put forward based on the gray-scale symmetry of circular image center.Through this algorithm,the edge of circular image is firstly detected by Sobel operator;then gray-scale qualitative method is used to determine the center of the circular image;and finally gray-scale symmetry factor is introduced to obtain the sub-pixel coordinates of the feature points of circular image.Projection simulation experiment and measuring experiment are adopted to evaluate the precision of this algorithm,and the experiment results show that the precision of this method is around 0.2 pixels.

Key words: feature points, sub-pixel, corner detection, camera calibration

黎票, 杨天龙, 廖建国, 赵前程. 圆型图像特征点检测算法[J]. journal6, 2015, 36(1): 28-34.

LI Piao, YANG Tian-Long, LIAO Jian-Guo, ZHAO Qian-Cheng. Algorithm for Detecting Feature Points of Circle Image[J]. journal6, 2015, 36(1): 28-34.

圆型图像特征点检测算法

Algorithm for Detecting Feature Points of Circle Image

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