小型光電跟蹤系統中基于Hough變換的形狀檢測

張 佳，陳 杰，竇麗華

（北京理工大學 自動化學院，北京 100081）

光電跟蹤系統是光電跟蹤設備的重要組成部分［1］，是以激光傳感器和光電傳感器為核心，將光學技術、電子、微電子技術、計算機技術以及精密機械技術等融合一體的具有特定信息功能的高科技設備。視頻圖像跟蹤技術充分利用了高分辨率圖像信息，具有無源工作隱蔽性好、抗電磁干擾［2］、目標分辨力強、跟蹤精度高以及靈活性好等特點［3］。

近年來，結合前沿實驗研究來提高學生的實際動手能力和理論水平［4］是實驗課程建設的一個重要方向。因此，本文結合光電跟蹤系統所涉及到的圖像處理［5］和智能控制［6］等方面的問題開設了光電跟蹤系統實驗課程［7］。

1 REVS－50M小型光電跟蹤系統

光電跟蹤系統實驗課所用的實驗設備是深圳市元創興科技有限公司設計制作的REVS－50M小型光電跟蹤系統。該系統是一個開放的實驗平臺，采用通用運動控制器和計算機作為控制系統，對運動目標進行實時檢測與跟蹤。光電跟蹤系統由圖像采集設備、激光測距設備、轉臺和手動靶標4部分組成。操作人員控制手動靶標進行前后、左右、上下3個自由度的運動，攝像頭對圖像進行采集并將信息傳送到計算機中進行處理，然后將得到的控制信號輸入到轉臺，實現轉臺對黑色圓形手動靶標的實時跟蹤。手動靶標如圖1所示。

該系統軟件初始部分中圖像處理模塊使用顏色閾值［8］的方法來檢測手動靶標以實現目標跟蹤。即對采集到的圖像進行二值化處理，得到黑白圖像，當二值圖像中僅存在圓形靶標時，通過掏空該二值圖像內部點的方式實現輪廓提取而得到圓的輪廓，再通過質心法對輪廓上所有點的坐標求平均值，得到圓心坐標，從而實現圓心定位并達到跟蹤的目的。該方法對圖像背景的要求非常高，因此很容易受到干擾。因為只有當背景圖像中所有其他物體的顏色與靶標的顏色存在較大對比時，才能通過調節二值化閾值、攝像頭的快門參數以及對比度使得采集到的圖像經過二值化處理后只留下黑色實心圓，并得到圓心坐標。如果光照條件很差、對比不明顯，或者在跟蹤過程中有相同或相近顏色的物體進入圖像檢測區時，就很有可能造成誤檢測，從而引起誤跟蹤。尤其是人操作手動靶標時會經常進入到圖像檢測的區域，由于人的頭發顏色與靶標顏色非常相近，轉臺經常會錯誤地跟蹤人的頭發而造成誤跟蹤，為實驗操作帶來很大的麻煩。本文為解決這個問題，對系統的軟件部分進行了改進，提出采用Hough變換檢測圓形的方法來檢測手動靶標。

圖1 手動靶標

2 圖像邊緣檢測

邊緣是圖像局部亮度變化最顯著的部分，是圖像的最基本特征。邊緣檢測被視作圖像分析和理解所要做的第一步［9］。本系統中，采用 Canny［10］算子來進行邊緣檢測。Canny算子從本質上來看，在判斷一個像素點是否為邊緣時考慮了其他像素對該像素的影響，并不是只通過簡單的梯度計算來決定。而且，其對邊緣點進行搜索時還會充分考慮前面處理過的像素，所以Canny算子并不是簡單的邊界跟蹤。應用Canny算子對靶標進行邊緣檢測的結果如圖2所示。

Canny算子比Roberts算子、Sobel算子和拉普拉斯算子更能平衡好去噪聲和邊緣檢測之間的關系，能夠檢測到較弱的邊緣而且得到的邊緣寬度很細。

3 基于Hough變換的圓形目標檢測

3.1 圓的Hough變換基本原理

Hough變換［11］利用圖像空間到參數空間的映射關系來進行幾何形狀識別。點與線的對偶性是傳統Hough變換的基本思想。

圖2 用Canny算子對靶標進行邊緣檢測的結果

對圓的Hough變換可以從對直線的Hough變換推廣得來［12］。圓的基本參數則是圓心坐標和半徑。若待確定的圓上點的集合為｛（xi，yi）｜i＝1，2，…，n｝，且該圓圓心為（a，b）、半徑為r，則在圖像空間中該集合滿足方程：

如果（x，y）是上述集合中一點，那么這點在參數坐標系（a，b，r）中的方程為

上式確定了一個三維錐面，如圖3（a）所示。因此，在圖像空間中圓上的每一點（xi，yi）在參數空間中都有一個三維圓錐與之對應。而這些三維圓錐都交于同一點（a0，b0，r0），如圖3（b）所示。該交點中的a0、b0對應圖像空間中的圓心坐標，而r0對應圓的半徑。

圖3 圖像空間中圓上的點在參數空間中的表示

3.2 常規Hough變換的圓形檢測

由上述圓的Hough變換基本原理可知，圖像空間中圓上的每一點在參數空間中都是一個圓錐面，且所有圓上點對應的圓錐面在參數空間中交于一點，且該點對應圖像空間中圓的3個參數。因此，可以利用這個性質得到Hough變換檢測圓的算法。

首先考慮圓半徑已知的情況。當圓半徑r是已知量的時候，三維累加器降為二維的。基本步驟為：

（1）獲取邊緣圖像的指針；

（2）開辟一塊相同大小的數據緩沖區作為累加器，且初始化為0，即累加器初始值全部為0；

（3）對圖像的每個像素點進行循環，判斷當前像素點灰度值是否為0。若為255則不是邊緣點，直接跳過此次循環；若為0表示是邊緣點，以當前點為圓心，以已知半徑畫圓（注意此處要做特殊處理防止越界）。同時將數據緩沖區中與該圓上每一點對應的每一個累加器的數值都加1。當每一個邊緣點都作為圓心畫過圓后循環結束；

（4）找出數值最大的累加器，其對應的坐標即為圖像空間中的圓心坐標；

（5）將數據緩沖區所有數據置255，作為圖像緩沖區。以第4步中求得的圓心坐標為圓心，以已知半徑為半徑畫圓（即把離圓心坐標的距離為半徑長度的點的灰度值置0）；

（6）用數據緩沖區覆蓋原來的邊緣圖像，最后刪除數據緩沖區。

3.3 圓形檢測結果及分析

已知半徑圓的Hough變換，實驗結果如圖4所示。

圖4 已知半徑圓的Hough變換實驗結果圖

由圖4可知，經過已知半徑圓的Hough變換處理后，能夠從邊緣圖像中提取出圓形靶標。但是圖像區域的圓形存在很明顯的波動，圖中右邊的圓形實際上是在不斷上下小幅度跳動的，如果邊緣效果再差一些，則會出現更為嚴重的跳動，因此定位的精確度并不是很高。

對于未知半徑圓的Hough變換，則累加器是三維的，實驗結果如圖5所示。

圖5 未知半徑圓的Hough變換實驗結果圖

由圖5可知，經過未知半徑圓的Hough變換處理后，能很好地從邊緣圖像中提取出圓形靶標。和已知半徑圓的Hough變換不同，此次提取出來的圓形幾乎不存在波動，準確性大大提升，不過代價是處理過程更加繁瑣，代碼運行時間變長。在背景較為簡單的情況下，對未知半徑圓的Hough變換處理的準確性和快速性都完全符合要求。

3.4 跟蹤結果及分析

首先，打開光電跟蹤系統的攝像頭，默認畫面為原始圖像；用手轉動攝像頭對靶標進行調焦，直到畫面變得清晰。此時可以在圖像中清楚地看到黑色實心圓形靶標，如圖6所示。

圖6 原始圖像

然后，在圖像處理區域中選擇邊緣檢測按鈕，并調整快門，直到得到較好邊緣圖像，如圖7所示。

圖7 邊緣檢測圖像

選擇Hough變換按鈕，檢測出圖中的圓形如圖8所示。單擊圖像處理按鈕，并選擇原始圖像按鈕，得到的圖像如圖9。

圖8 Hough變換檢測圓形

如圖9所示，圖像顯示區中的圖像上會出現一個白色的十字分劃，該十字分劃用來標定檢測出的圓的圓心位置。當圓形靶標進行上、下、左、右、前、后6個方向上的移動時，十字分劃會一直跟隨圖像上的圓形靶標運動，實現準確的跟蹤，即使人因為操作手動靶標進入圖像檢測區域，也不會像以前一樣造成誤跟蹤。

圖9 圖像處理后圖像

4 結束語

采用常規Hough變換對圓形手動靶標進行檢測，消除了由于顏色閾值檢測方法產生的誤跟蹤問題，實現了轉臺的準確跟蹤，為光電跟蹤系統實驗課程創造了良好的實驗條件。但是該方法仍存在目標定位精度不夠高的問題，需要繼續進行完善和改進。

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［1］包啟亮.光電跟蹤系統高精度控制技術［D］.成都：電子科技大學，2004.

［2］盧國良.綜合自動化系統的抗電磁干擾［J］.科技資訊，2013（12）：111－112.

［3］深圳市元創興科技有限公司.光電跟蹤成像系統使用說明書［M］.深圳：深圳市元創興科技有限公司，2011.

［4］閆連山，潘煒，羅斌，等.結合前沿實驗研究提高研究生培養質量的探索［J］.實驗技術與管理，2011，28（3）：5－6.

［5］蔣偉，楊庭庭，劉亞威，等.數字圖像處理研究性實驗教學的改革與實踐：基于分數階偏微分的圖像邊緣檢測［J］.實驗技術與管理，2013，30（6）：124－128.

［6］羅兵，甘俊英，張建民.智能控制技術［M］.北京：清華大學出版社，2011.

［7］張佳，竇麗華，陳杰.基于光電跟蹤系統的系列實驗開發［J］.實驗室科學，2012，15（6）：40－43.

［8］李云紅，屈海濤.數字圖像處理［M］.北京：北京大學出版社，2012.

［9］賈云得.機器視覺［M］.北京：科學出版社，2000.

［10］焦玉斌，徐艷蕾，陳喜龍.圖像分割研究綜述［J］.科技創新導報，2009（13）：11.

［11］Hough PVC.Method and means for recognizing complex：United States，3069654［P］.1962.

［12］朱桂英，張瑞林.基于 Hough變換的圓檢測方法［J］.計算機工程與設計，2008，29（6）：1462－1464.