环状编码标记点高效鲁棒识别算法研究

"该文提出了一种针对环状编码标记点(CCT)的高效提取与鲁棒识别算法，旨在解决现有方法效率低、识别率不高的问题。文章首先介绍了CCT的特性及其编码原理，然后详细阐述了采用六点法确定目标点成像中心、边缘检测、椭圆拟合及边缘筛选的CCT提取步骤。此外，基于CCT的仿射变换不变性，文章提出了等分椭圆内切圆法进行CCT的识别。实验结果表明，提取算法能够有效地去除干扰，速度快，具有高效率；椭圆拟合的精度高，最大偏差和平均偏差均在极小范围内；识别算法在各种复杂环境下的表现稳定，具备强鲁棒性。在复杂背景下的全局漏识别率、误识别率和平均运行时间分别为4.34%、0.47%和7.22ms，显示出优于其他算法的综合性能。" 本文是关于计算机视觉领域中的一种特殊目标检测与识别技术，即环状编码标记点(CCT)的优化算法。CCT是一种常用的目标定位和识别标记，常应用于机器人导航、图像测量和三维重建等领域。现有的CCT提取和识别方法存在效率低下、识别准确率不高的问题，而该文提出的新算法旨在解决这些问题。 在CCT的提取阶段，文章采用了六点法来估计目标点的近似成像中心，这是一种快速且准确的几何定位方法。接着，通过边缘检测和椭圆拟合来定位CCT的边缘并进一步筛选出有效边缘，这有助于提高提取的准确性。边缘筛选过程可以有效地排除噪声和非目标边缘，从而提高后续识别的可靠性。 在CCT的识别阶段，论文提出利用CCT的仿射变换不变性，通过等分椭圆内切圆法进行识别。这种方法能够确保在不同视角和光照条件下的识别稳定性，增强了算法的鲁棒性。 实验结果显示，新提出的算法在提取阶段具有较高的效率，椭圆拟合精度达到了亚像素级别，证明了算法的高精度。同时，识别算法在多种恶劣条件下仍能保持高正确率，表明其在实际应用中的有效性。在复杂背景下的性能评估显示，该算法的漏识别率和误识别率低，平均运行时间短，表明其在实际场景中的应用具有显著优势。 这篇文章介绍的高效提取与鲁棒识别算法为CCT的应用提供了新的解决方案，对于提高目标检测和识别的效率与准确性具有重要意义。