融合Hough变换和卡尺聚类的圆检测算法

作者：钟靖; 叶志前; 吴健^*

来源：电子元器件与信息技术, 2023, 7(10): 70-75.

DOI：10.19772/j.cnki.2096-4455.2023.10.019

• 圆检测
• Hough变换
• 卡尺聚类
• 密度聚类

为了提升圆检测算法的准确率，本文提出了一种利用Hough变换和卡尺聚类的亚像素级圆检测算法。首先通过快速Hough变换对圆进行粗定位，对粗圆建立卡尺模型逐角度寻找最佳边缘点，并通过密度聚类排除虚假圆心，最后渐进式拟合圆，实现圆心精确定位。实验在本文准备的两个数据集NORM、HARD上与两类图像处理函数库Halcon、Opencv中的圆检测算法进行了比较，在NORM数据集中，相比于性能第二的算法，本算法在准确率持平的前提下，平均处理时长缩短了79%；在HARD数据集中，相比于性能第二的算法，本算法准确率提高了9.8%，平均处理时长缩短了87.9%；实验结果证明本文提出的融合算法显著提高了精度，缩短了检测时间。

• 单位
  生物医学工程与仪器科学学院; 浙江大学