77、图像形状处理算法：从椭圆检测到多组件形状定向

图像形状处理算法：从椭圆检测到多组件形状定向

1. 椭圆检测算法概述

在图像处理领域，快速且稳健地检测椭圆一直是研究热点。近年来，研究人员开发了众多椭圆检测方法，常见的如Hough变换及其改进算法，以及基于轮廓的检测算法等。

2. 现有椭圆检测算法

• Hough变换相关算法
  • 基本Hough变换 ：是一种常用的椭圆检测方法，但计算时间成本高。
  • Fast Ellipse Hough Transform (FEHT) ：由Guil提出，将参数空间分解为多个低维子空间，并引入几何特征和边缘数据的梯度向量构建过几何中心的直线。
  • Accumulator - Free Ellipse Hough Transform (RAF - EHT) ：由Yu提出，基于改进的度量函数处理椭圆的偏斜和倾斜问题，以及无累加器的计算方案寻找度量函数的前k个峰值。这些基于Hough变换的方法对异常值和遮挡具有鲁棒性，但计算开销大。
• 基于轮廓的检测算法 ：2004年Cai提出了一种基于轮廓的快速圆和椭圆检测方法。采用基于链码的算法检测轮廓，将每个轮廓视为一系列孤立的拐点序列，然后应用RANSAC算法从每个候选轮廓估计候选椭圆的参数。该算法检测速度快，但结果不稳定。

3. PRANSAC椭圆检测算法

为了改进现有椭圆检测