孫文赟， 韓 斌

（江蘇科技大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，江蘇 張家港 215600）

經(jīng)典Hough變換[1]常用于直線（段）、圓（?。?、橢圓和拋物線的檢測，Ballard[2]提出的廣義Hough變換(Generalized Hough Transform，簡稱GHT)可用于檢測任意形狀，隨后出現(xiàn)了大量對(duì)GHT的改進(jìn)，文獻(xiàn)[3-4]使用對(duì)偶點(diǎn)方法降低GHT的復(fù)雜度，文獻(xiàn)[5]使用模糊推論系統(tǒng)提高GHT的精確度。在應(yīng)用方面，文獻(xiàn)[6]提出一種改進(jìn)型廣義 Hough變換并用于茄子果實(shí)位姿識(shí)別。

Bezier曲線于1962年由Pierre Bezier發(fā)現(xiàn)并用于汽車設(shè)計(jì)，是目前計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中相當(dāng)重要的參數(shù)曲線，也應(yīng)用于工程圖紙和測量曲線的矢量化等領(lǐng)域[7-8]。

在GHT的基礎(chǔ)上，本文針對(duì)Bezier曲線的特點(diǎn)，提出了一種使用 Hough變換的三次方Bezier曲線檢測算法。只需給出待檢測三次方Bezier曲線的大致繪制圖案，算法根據(jù)所給出的待檢圖形的數(shù)字圖像建立曲線模型，然后在復(fù)雜圖像中檢測該形狀曲線出現(xiàn)的位置、大小和方向。算法由待檢圖形建模和曲線檢測兩個(gè)部分組成。

1 待檢曲線建模

1.1 點(diǎn)陣圖像的矢量化

所需檢測曲線圖像是像素點(diǎn)陣圖，需將其矢量化以便用于檢測，目前已經(jīng)有一些關(guān)于點(diǎn)陣圖矢量化的研究成果[9]，并投入應(yīng)用領(lǐng)域。這些算法大多使用最小二乘法擬合曲線，其中，文獻(xiàn)[9]提出的算法具有代表性。該算法首先提取模板圖像的骨架并使用八方向鏈碼的方法追蹤曲線，得到規(guī)格點(diǎn)序列 {Qi|i= 0,1,2…n-1}。使用最小二乘 法 對(duì){Qi}擬合使Qi=(Xi,Yi)的 均 方 誤 差 最 小 ， 求 出d0,d1,d2,d3。最終三次方Bezier曲線的4個(gè)控制點(diǎn)由公式計(jì)算得到。

1.2 待檢曲線的規(guī)格化

本文將待檢Bezier曲線規(guī)格化，以使得其具有平移、縮放和旋轉(zhuǎn)不變特征。

圖1 二次方Bezier曲線

定義1 將二次方Bezier曲線經(jīng)過平移、旋轉(zhuǎn)、縮放，使首尾的兩個(gè)控制點(diǎn)為(0,0)和(0,1)，中間控制點(diǎn)(a,b)即反映了原曲線的形狀特征，稱此變換為Bezier曲線的規(guī)格化。

二次方 Bezier曲線的規(guī)格化及其逆變換的計(jì)算方法為

其中：R()、S()、T()為標(biāo)準(zhǔn)旋轉(zhuǎn)縮放、平移變換

二次方Bezier曲線的形狀特征

三次方的情況類似，使用首末兩個(gè)控制點(diǎn)確定變換的形式，第2、第3兩個(gè)控制點(diǎn)經(jīng)變換得到(a,b)、(c,d)表示圓曲線的形狀特征。

2 曲線檢測

2.1 R函數(shù)

圖1(b)所示的規(guī)格化Bezier曲線，邊緣點(diǎn)到參考點(diǎn)的距離|r|與邊緣點(diǎn)到參考點(diǎn)連線交切線的夾角φ有確定關(guān)系

式(6)即R函數(shù)。R函數(shù)不受平移、縮放、旋轉(zhuǎn)影響，僅由形狀決定，是曲線特征的另一種表示方式，使用R函數(shù)可以方便地確定參考點(diǎn)，且比原本曲線特征參數(shù)表示簡便、規(guī)范。所以，我們需先將待檢測的圖形轉(zhuǎn)換成R函數(shù)表示。

規(guī)格化三次方Bezier曲線對(duì)應(yīng)的R函數(shù)的計(jì)算方法及其推導(dǎo)過程如下：

三次方Bezier曲線的參數(shù)方程為

整理得關(guān)于t的三次多項(xiàng)式

整理得關(guān)于t的四次方程

此即為式(6)所對(duì)應(yīng)的R函數(shù)。

2.2 使用R函數(shù)的Hough變換

與所有Hough變換算法類似，本文算法的主要思想是先投票再統(tǒng)計(jì)：使用一個(gè)三維累加器數(shù)組A，對(duì)于每個(gè)邊緣點(diǎn)嘗試各種s和φ，通過R函數(shù)求得參考點(diǎn)可能的位置，對(duì)其投票，所有投票結(jié)束后統(tǒng)計(jì)最大值，最大值所在位置即(x0,y0)、s。投票部分的偽代碼為：

上述偽代碼中：

①處S為曲線大小s的最大值，從規(guī)格化曲線的定義可知，曲線的大小為其在圖像中初始點(diǎn)和終止點(diǎn)的距離，所以s≤S≤圖像對(duì)角線長度。

②處使用±是無法避免的，這是因?yàn)檫吘壏较蛴卸x性，可以理解為一對(duì)相差π的角度，從而導(dǎo)致推測的參考點(diǎn)不唯一。

③處使用模糊模板進(jìn)行投票，以克服輸入圖像噪聲干擾和輸入方向不精確的問題[5]。templateN×N(i,j)為寬度為N的正方形模板，理想的模板是二維高斯函數(shù)

當(dāng)s變化時(shí)，投票點(diǎn)靠近／遠(yuǎn)離邊緣點(diǎn)，投票點(diǎn)的誤差隨之變?。兇螅{(diào)整窗口的大小，以適應(yīng)不同情況，窗口的大小可按下式計(jì)算

其中，θe是允許的誤差?yuàn)A角，較小時(shí)可取tan(θe)≈θe，常數(shù)E為曲線位置可能存在的絕對(duì)誤差，表示向上取奇數(shù)操作。

④處使用一個(gè)關(guān)于s的增函數(shù)w(s)作為投票權(quán)值調(diào)節(jié)因子，解決當(dāng)s較小時(shí)投票的集中程度大，影響判斷的問題，經(jīng)多次實(shí)驗(yàn)調(diào)整，取w(s)=s0.7625合適。

③、④兩處可先用A[s][x0][y0]++替代，待投票完成后對(duì)累加器A中各層進(jìn)行平滑濾波并調(diào)節(jié)權(quán)值，從而避免大量浮點(diǎn)數(shù)累加，降低算法復(fù)雜度，且結(jié)果不變。

Hough投票的時(shí)間、空間復(fù)雜度分別為

其中，W、H為長寬，N為邊緣點(diǎn)數(shù)量，S為曲線大小s的最大值，Φ為角度分割數(shù)量。這也是整個(gè)算法的時(shí)間、空間復(fù)雜度。

Hough變換利用曲線邊緣方向忽視其自身旋轉(zhuǎn)，降低Hough空間的維數(shù)，達(dá)到減少存儲(chǔ)空間并降低計(jì)算量的目的，但帶來的曲線方向無法直接求出其副作用。

2.3 計(jì)算曲線方向

在已知曲線特征、位置和大小的基礎(chǔ)上，使用模糊匹配法求其方向。使用一個(gè)一維累加器數(shù)組B，對(duì)已知(x0,y0)、s的Bezier曲線嘗試不同的旋轉(zhuǎn)角度，“繪制”空間域上假設(shè)曲線，使用一個(gè)中心元素最大、外圍元素較小的窗口在假設(shè)曲線上滑動(dòng)，與實(shí)際曲線進(jìn)行模糊比較，并根據(jù)吻合程度對(duì)當(dāng)前角度投票，所有投票結(jié)束后統(tǒng)計(jì)最大值，其位置即θ。

關(guān)于θ的投票數(shù)是所有在對(duì)應(yīng)假設(shè)曲線上的滑動(dòng)窗口的吻合程度總和，即

窗口模板的取值方法與前文相同。當(dāng)窗口靠近或遠(yuǎn)離參考點(diǎn)(x0,y0)時(shí)，調(diào)整窗口的大小N，使得所有窗口可以恰好覆蓋實(shí)際曲線可能存在的圓形區(qū)域，窗口的寬度的取值為

其中，(xwc,ywc)是窗口的中心位置，常數(shù)Δθ為角度變化的步長，較小時(shí)可取 tan(Δθ)≈ Δθ。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文選用尺寸為800×600的機(jī)械制圖掃描圖像進(jìn)行三次方Bezier曲線檢測算法的實(shí)驗(yàn)，編寫程序?qū)ζ溥M(jìn)行若干步驟的處理，得到了正確結(jié)果。

實(shí)驗(yàn)步驟的數(shù)據(jù)流程圖如圖2所示，首先提取掃描圖像的邊緣并裁剪某個(gè)曲線部分，提取曲線特征得到各種參數(shù)，根據(jù)形狀參數(shù)使用此算法在圖中找出曲線的位置、大小和角度。結(jié)果表明，算法的誤差在允許的范圍內(nèi)。

使用GHT方法，建立大小為100的離散R表代替連續(xù)的R函數(shù)，其它保持不變，得到另一組結(jié)果，對(duì)比表1中兩種方法，本文改進(jìn)方法的精確度優(yōu)于GHT方法。

圖2 實(shí)驗(yàn)步驟的數(shù)據(jù)流程圖

表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)

4 結(jié) 論

廣義Hough變換[2]中使用到的R表與本文的R函數(shù)類似，區(qū)別在于：（1）R表使用采樣的方法記錄離散、有限的邊緣點(diǎn)到參考點(diǎn)的關(guān)系；（2）R表存儲(chǔ)的是r向量，本文R函數(shù)僅返回其模值。和廣義 Hough變換相比，本文算法對(duì)特征的描述更加精確，廣義 Hough變換方法可以檢測包括Bezier曲線在內(nèi)的任意形狀，但當(dāng)邊緣像素和參考點(diǎn)的距離較遠(yuǎn)時(shí)，臨近邊緣像素的φ近似，查表法將會(huì)得到相同的r，最終導(dǎo)致對(duì)參考點(diǎn)的投票分散，而本文使用比R表精確的R函數(shù)方法不會(huì)出現(xiàn)這類問題。

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