类圆形目标识别方法研究及系统实现
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摘要
类圆形的物体是指形状接近圆形但不规则的复杂物体，该物体形状在现实生活中普遍存在，如农业生产中的果实、工业生产中的棒材、林业中的圆木端面等等，故该类目标的识别一直是图像模式识别中研究的重点。某些文章对类圆形团块目标识别问题的解决提出了一些方法，例如模板匹配、Hough变换的方法等等，这些已有的算法很多不能适应实际需要，部分算法的计算速度无法适应现实系统需求，部分算法存在识别误差，而某些针对特定目标识别效果很好的算法，适用领域较为狭窄。
针对已有的类圆形识别方法所存在的缺陷，本文在分析和研究了类圆形目标的特征之后，提出了类圆形粒子团块目标模式识别新策略。该方法充分利用最佳边缘检测过程伴生的方向信息，设计了区域统计、中心集聚算法，将团块目标轮廓信息会聚到目标中心以实现中心信息增强，同时有效地解决了目标轮廓分割及归属问题；采用重心聚合和团块特征判定算法，实现中心位置准确识别定位。
论文以该算法作为技术核心，将其应用于钢铁厂成捆棒材产品图像的目标识别中，构建了成捆棒材离线点支系统。该系统使用VB设计前台友好操作界面，采用VC++编写的dll动态库实现快速的计算机图像识别和处理算法供前台调用，达到了自动选定待处理区域、自动识别棒材半径、快速定位棒材中心、对成捆棒材点支计数的目的。
实验结果验证了本文一系列算法的有效性，证明该算法实现了计算机对类圆形目标图像的自动识别与检测。另外从其他类圆形图像的识别结果可以看出，该算法也具有较强的普遍适应性。
The recognition of circlular object is always an emphasis in image pattern identification. The particle object means a complex and anomalous quasi-circle shape, it commonly exists in realistic life, such as fruit in agriculture , sticks in industry product and round log in forestry and so on. Many articles have presented various methods to solve the recogniton of the circle object, such as template matching,Hough transform. There are many disadvantages about the existing method of identifying the round type images , such as low speed, low veracity and lack of wide appliance and so on.
Aim at the existing method of recognizing the quasi-circle, a new policy was proposed after researching on its features. It makes full use of the direction information which goes along with the process of the optimum edge detection, and two algorithms: region statistics and center collection are designed to realize the enhancement of the central information by converging the outline of gobbet object to the center of it,and at the same time it effectively resolves the problem of cutting up the outline of the object and attribution of it; the algorithm of barycenter convergence and gobbet feature decision are used to realize the accurate location of the central position.
The above methods are successfully applied in the recognition of stick bundle images in steel factory. The way of constructing the stick bundles offline counting system would be introduced below in detail.. The interface used by the system is designed by Visual Basic and the fast kernel arithmetics are turned into dll designed by Visual C++, thus the system can automatically first select the expectant processing area ; then recognize the radius of stick; and locate the center of stick in a quick way and in the end count the sticks in bundles.
The validity of algorithms mentioned above are testified by the result of the experiment, and the goal of automatic identification and detection of quasi-circle object images with computer, are achieved by it too. In addition ,the result of the recognition of other quasi-circle object shows the better universality of the new method.
针对已有的类圆形识别方法所存在的缺陷，本文在分析和研究了类圆形目标的特征之后，提出了类圆形粒子团块目标模式识别新策略。该方法充分利用最佳边缘检测过程伴生的方向信息，设计了区域统计、中心集聚算法，将团块目标轮廓信息会聚到目标中心以实现中心信息增强，同时有效地解决了目标轮廓分割及归属问题；采用重心聚合和团块特征判定算法，实现中心位置准确识别定位。
论文以该算法作为技术核心，将其应用于钢铁厂成捆棒材产品图像的目标识别中，构建了成捆棒材离线点支系统。该系统使用VB设计前台友好操作界面，采用VC++编写的dll动态库实现快速的计算机图像识别和处理算法供前台调用，达到了自动选定待处理区域、自动识别棒材半径、快速定位棒材中心、对成捆棒材点支计数的目的。
实验结果验证了本文一系列算法的有效性，证明该算法实现了计算机对类圆形目标图像的自动识别与检测。另外从其他类圆形图像的识别结果可以看出，该算法也具有较强的普遍适应性。
The recognition of circlular object is always an emphasis in image pattern identification. The particle object means a complex and anomalous quasi-circle shape, it commonly exists in realistic life, such as fruit in agriculture , sticks in industry product and round log in forestry and so on. Many articles have presented various methods to solve the recogniton of the circle object, such as template matching,Hough transform. There are many disadvantages about the existing method of identifying the round type images , such as low speed, low veracity and lack of wide appliance and so on.
Aim at the existing method of recognizing the quasi-circle, a new policy was proposed after researching on its features. It makes full use of the direction information which goes along with the process of the optimum edge detection, and two algorithms: region statistics and center collection are designed to realize the enhancement of the central information by converging the outline of gobbet object to the center of it,and at the same time it effectively resolves the problem of cutting up the outline of the object and attribution of it; the algorithm of barycenter convergence and gobbet feature decision are used to realize the accurate location of the central position.
The above methods are successfully applied in the recognition of stick bundle images in steel factory. The way of constructing the stick bundles offline counting system would be introduced below in detail.. The interface used by the system is designed by Visual Basic and the fast kernel arithmetics are turned into dll designed by Visual C++, thus the system can automatically first select the expectant processing area ; then recognize the radius of stick; and locate the center of stick in a quick way and in the end count the sticks in bundles.
The validity of algorithms mentioned above are testified by the result of the experiment, and the goal of automatic identification and detection of quasi-circle object images with computer, are achieved by it too. In addition ,the result of the recognition of other quasi-circle object shows the better universality of the new method.
引文
1 周群，胡光锐．基于模板覆盖法的钢筋在线计数方法[J]．上海交通大学学报，1999，33(11)：1462-1464
2 王培珍，杨维翰，沈玉梁．基于融合技术的棒材定支图像识别[J]．合肥工业大学报，2003，26(2)：197-199
3 王丰元，周一鸣．一种圆形颗粒检测的图像处理技术[J]．农业工程学报，1998，14(3)：206-209
4 苑玮琦，王建军，张宏勋．计算机图像识别技术在水泥生料球粒度检测中的应用[J]．检测技术，1997，2：39-41
5 苑玮琦，张田文．一种新的堆积颗粒图像边缘检测方法[J]．哈尔滨工业大学学报，2001，33(4)：454-458
6 栾新，朱铁一．不规则类圆形目标图像识别新策略[J]．中国图象图形报，1999，4(3)：202-206
7 盛叶华，郭达志．基于图像集合运算的框图扫描图像二值化方法．中国图像图形学报，1998，3(12)：1015-1019
8 郭海涛，田坦，刘国枝，等．基于模糊聚类的沉底小目标声纳图像的识别方法小型微型计算机系统，2002，23(2)：139-141
9 陈松灿，伍艳莲．图像的模糊识别方法研究与实现[J]．电子学报，2000，Vol．28 No．11：50-54
10 何友，王国宏，任少龙．目标识别的层次化描述和信息综合模型．信息与控制，1994，23(2)：119-123
11 林通，石青云．一种基于边缘生长的灰度和彩色图像分割方法[J]．中国图象图形学报，2000，5(11)：911-915
12 王培珍，陈维南．基于二维阈值化与FCM相混合的图像快速分割[J]．中国图象图形学报，1998．3(9)：735-738
13 王培珍，杜培明，陈维南．一种用于多阈值图像自动分割的混合遗传算法．中国图像图形学报，2000．5(1)：44-47
14 何斌，马天予．Visual C++数字图像处理．北京：人民邮电出版社，2001
15 唐立梅，沈永增，计建炳．气液两相辨识中一种类圆形目标的分类方法．浙江工业大学学报，2001，29(1)：5-13
16 栾新，朱铁一．二次滤波法提取图像边缘信息方法及其应用．青岛海洋大学学报，1999，29(1)：7-11
17 林子杨，兰品标，黄乐天．光电扫描植物根形状几何测量方法．光学技术，1999，(4)：23～26
18 陈曼华．逆时针追踪轮廓线的彩色图像区域分割算法．金陵职业大学学报．2002，16(1)：43～47
19 沈瑞庆．纺织纤维二值化数字图像的阈值确定．武汉纺织工学院学报．1994，7(1)：29～32
20 盛业华，郭达志．基于图像几何运算的矿图扫描图像二值化方法．中国图像图形学报，1998，3(12)：1015～1019
21 王强，马利庄．图像二值化时图像特征的保留．计算机辅助设计与图形学学报，2000，12(10)：746～750
22 林通，石青云．一种基于边缘生长的灰度和彩色图像分割方法．中国图像图形学报，2000，5(11)：911～915
23 高永英，张利，吴国威．一种基于灰度期望值的图像二值化算法．中国图像图形学报，1999，4(6)：524～528
24 汪国有，曹治国，周杰，等．几何失真景象边缘距离变换匹配的定位精度研究．电子学报，1997，25(1)：44～47
25 诸葛婴，田捷，王蔚洪．三维欧氏距离变换的一种新方法．软件学报，2001，12(3)：383～389
26 管伟光，马颂德．统一化的快速距离变换．计算机学报，1995，18(18)：626～635
27 周杰．一种基于距离变换的图像匹配方法．宇航学报，1996，17(4)：1～6
28 李庆华，田绪红．一种快速并行骨架生成算法．华中理工大学学报，1999，27(3)：98～100
29 刘生浩，曾立波，刘斌，等．重叠颗粒图像的分离．计算机工程，2002，28(2)：198～199
30 丁震，胡钟山，杨静宇．一种基于模糊聚类的快速二值化方法．计算机学报，1998，21(1)：331～334
31 郭建生，赵弈，施鹏飞．一种有效的用于数据挖掘的动态概念聚类算法．软件学报，2001，12(4)：582～591
32 何友，王国宏，任少龙．目标识别的层次化描述和信息综合模型．信息与控制，1994，23(2)：119～123
33 王耀南．卫星遥感图像的神经网络自动识别分类．湖南大学学报，1998，25(4)：61～66
34 王培珍，杜培明，周雷．基于融合技术的螺纹钢打捆端面图像分割方案探讨．安徽工业大学学报，2003，20(1)：62～65
35 栾新，朱铁一．快速搜索任意形状二维目标质心策略．中国图像图形学报，4(5)：372～376
36 王丰元，周一鸣．一种圆形颗粒检测的图像处理技术．农业工程学报，1998，14(3)：206～209
37 付红勋，与VC++混合编程时的几点VB编程经验．计算机应用研究，2001：140～142
38 刘沉香，张京娟．VC和VB混合编程实现可视化报表．应用科技，2001，28(3)：35～36
39 Jiawei Han，Micheline Kamber．数据挖掘概念与技术．北京：机械工业出版，2001
40 A.Hinneburg and D.A.Keim. An efficient approach to clustering in large multimedia databases with noise. In Proc. 1998 Int. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining(KDD'98), pages 58-65, NewYork, Aug. 1998
41 Antti Ya-jaoski, etc. Adaptive Termination of Voting in the Probabilistic Circular Hough Transform. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1994,16(9):911-915
42 Kenneth R. Castleman. Digital Image Processing. [M]Prentice Hall 1996
43 宋培华，陆宗骐，高敦岳．基于Log_Prewitt算子的边缘检测算法．小型微型计算机系统，2002，23(11)：1401-1402
2 王培珍，杨维翰，沈玉梁．基于融合技术的棒材定支图像识别[J]．合肥工业大学报，2003，26(2)：197-199
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