支持向量回归在圆形检测中的应用

摘要：

对圆形的识别是机器视觉中最基本和最重要的任务之一,为了准确确定复杂背景图像中圆的位置,提出了一种将支持向量回归模型与三点拟合圆联合起来的新算法,通过支持向量回归模型训练不同类型的圆形样本,得到超平面方程f(x),以f(x)为中心线,构建一个宽度为2ε的近似圆环型间隔带,在此间隔带上的点都被认为属于圆形边界上的点,然后运用三点拟合圆几何算法计算出圆心和半径,从而达到识别圆形的目的.实验结果表明,联合算法通过对训练样本的学习,能够在噪声比较大的背景图像中得到圆形的边界信息,从而确定圆的位置,较仅使用某一种圆形识别算法有一定的优势.在以圆形作为定位的机器视觉领域,具有重要的理论研究价值与实践意义.

关键词：计算机图象处理、圆形检测、支持向量回归、三点拟合圆、机器视觉

所属期刊栏目：39

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61471004;安徽理工大学研究生创新基金项目2017CX2045

在线出版日期：2018-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：99-106