基于区域检测和弧筛选的椭圆检测方法

椭圆检测是计算机视觉领域的热点问题,如何快速且准确地检测出椭圆,尤其是分辨率较低的小椭圆,是该问题面临的主要挑战.首先,通过构造不同尺寸椭圆的数据集,将深度学习中的目标检测方法引入椭圆检测过程中,实现对椭圆区域的检测;其次,提出了一种基于二次曲线约束的两阶段弧过滤策略,可以有效地检测嵌套椭圆,同时减少漏检和误检的椭圆个数;最后,对于没有检测到椭圆的预估计区域,采用Bicubic插值法扩大该区域,以检测小椭圆.实验结果表明,与现有方法相比,所提方法不仅检测精度有显著提升,检测速度也具有优势.特别是在小椭圆数据集上,所提方法的检测精度与传统方法相比提升约2倍以上.