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摘要
针对靶场视觉测量相机标定中圆形标志在复杂背景图像上的提取和定位问题，研究了两种不同的圆形标志提取方法，一种是基于感兴趣区域的交互式提取方法，另一种是基于图像灰度和几何形态学的提取方法。
圆形标志的提取结果表明，第一种方法能够平滑地提取出圆形标志的边缘，但受圆形标志的成像情况影响较大，第二种方法边缘提取效果受圆形标志的成像情况影响较小，但提取出的边缘为锯齿形!部分圆形标志的像素点被误判为背景，与圆形标志的实际成像有一定误差。
一、引言
圆形标志具有旋转不变性，以一定角度拍摄后成像为椭圆!相比于线形或点状的标志，具有更强的稳健性。
由于拍摄角度的原因，圆形标志在图像上呈现为椭圆，因此圆形标志的提取主要是椭圆的检测问题。Hough变换及其改进算法是常用的椭圆检测方法，基于Hough变换的方法在进行椭圆检测时需要将图像空间映射到参数空间进行多维统计计算，计算量大且效率低。同时，在进行现场视觉测量时，图像背景较为复杂，在静爆实验中还会受到冲击波、扬尘等复杂因素的干扰，因而Hough变换的应用较为困难。
针对这些问题，研究了基于感兴趣区域（ROI）的交互式提取方法和基于图像灰度和几何形态学的提取方法，分别对圆形标志图像进行提取定位。这两种方法计算量小，能够在已知标志点个数的情况下快速完成对圆形标志的定位。
二、基于感兴趣区域的最小二乘边缘拟合提取方法
2.1 感兴趣区域的提取
2.1.1 感兴趣区域
感兴趣区域是指图像、视频中能够引起人的视觉系统注意力的区域!这些区域往往具有相对于周围环境比较显著的亮度、颜色、形状、纹理等特征。感兴趣区域包含了图像的主要信息和关键信息，因而对感兴趣区域的处理可以近似代替对原图像的处理，这可以大大减少计算量，降低图像处理的复杂程度。
感兴趣区域的提取方法主要有人机交互式方法、基于注视点的方法、基于视觉注意模型的方法、基于特定对象分割的方法等。其中，人机交互式方法操作简单，实现容易，因而采用交互式方法提取标定圆所在的感兴趣区域。
2.1.2 感兴趣区域的交互式提取
以MATLAB软件作为图像处理工具，采用waitforbuttonpress函数来获取鼠标在图像上点击位置点的坐标来获取选中的区域.
2.2 圆形标志的边缘提取
椭圆检测步骤如下：
1）输入圆形标志的感兴趣区域I1，记录感兴趣区域左上角的位置坐标（x0，y0）;
2）滤波处理，对I1进行中值滤波处理，在不损失目标信息的同时降低噪声对椭圆边界的影响，增强椭圆边缘像素之间的联通性；
3）二值化处理，对图像进行二值化，将背景区域像素值置为0，圆形标志区域像素值置为1；
4）区域填充，对封闭区域内部进行填充，消除边缘上的空洞；
5）干扰区域剔除，对图像上的联通区域进行检测并统计各个联通区域的像素数作为联通区域的特征面积，面积最大的区域为圆形标志所在区域，剔除其他面积较小区域；
6）边缘提取，Canny算子具有精度高、运算速度快等特点，因而采用Canny算子对圆形标志的边
缘进行提取；
7）根据步骤6）中提取到的边缘坐标和左上角的位置坐标（x0，y0）即可得到原图像中圆形标志边缘在图像上的坐标。
2.3 最小二乘边缘拟合及圆形标志定位
提取圆形标志的边缘后就可以得到所有边缘点的位置坐标，采用最小二乘拟合的方法还原圆形标志
的形状。椭圆曲线方程的一般代数形式可以表示为
改写为矩阵形式，即
三、基于图像灰度和几何性质的提取方法
3.1 圆形标志的提取
根据图像的灰度特征对图像进行预处理，再进行边缘检测，并对封闭的轮廓进行填充，得到包含圆形标志的多个区域，再根据圆形标志的面积特征消除干扰区域。具体处理过程如下：
1）中值滤波，消除噪声影响，使得边缘更加清晰；
2）对图像灰度进行变换，增强图像中亮暗部分的对比；
3）对图像进行边缘检测，得到包含圆形标志的多个轮廓；
4）空洞区域填充，填充轮廓封闭的区域内部，轮廓不封闭的区域保留原状；
5）根据区域的圆形都剔除图像上的线性区域，圆形度C反映一个椭圆接近圆形的程度，其值越接近1，表明区域的形状越接近圆，圆形度以
进行计算，S为区域的面积，L为区域的周长。设定上下阈值C1、C2，剔除C>C1和C<C2的区域；
6）处理的图像进行连通区域检测，对圆形标志所在的区域进行标记，就可以分割出各个圆形标志所在的位置区域。
3.2 基于几何性质的图像定位
根据3.1中提取到的圆形标志图像所在区域，结合圆形标志区域的几何性质对圆形标志在图像上进行定位。圆形标志在图像上的位置以圆形标志区域的质心进行表征，采用灰度加权质心法求解其之心的位置坐标。公式如下：
总结
本文研究了两种圆形标志提取方法，即基于感兴趣区域的最小二乘边缘拟合方法和基于图像灰度和几何性质的方法，并对比了两种方法的边缘提取效果和定位结果。
基于感兴趣区域的最小二乘边缘拟合方法通过提取感兴趣区域能够有效降低图像处理计算量，在圆形标志成像较规则时能够得到与圆形标志实际成像一致的平滑椭圆边缘，但该方法需要人工辅助，且在圆形标志成像不规则时，边缘拟合效果较差。
基于图像灰度和几何性质的方法以圆形标志的灰度特征和几何特征为基础，在没有人工干预的情况下能够根据图像灰度的变化自动描绘出圆形标志的轮廓，边缘提取效果不受圆形标志的成像情况影响，但该方法提取的边缘为锯齿形轮廓，部分圆形标志上的像素点被误判为背景，与圆形标志的实际成像情况有一定误差。