一种基于曲线跟踪的快速椭圆检测算法
ecc校验原理
ecc校验原理
ecc（椭圆曲线加密）校验原理是用来处理信息安全的一种重要技术，作为加密技术的一部分，它能够有效地抵抗电磁干扰，保护数据免受细微的改变。
在本文中，我们将详细阐述ecc校验原理的基本概念，以及如何利用ecc算法在信息安全中实现可靠的传输。
ecc校验原理的基本概念
ecc校验原理是基于椭圆曲线加密来处理信息安全的一种技术，它通常被用来检测网络数据包和通信数据的完整性，并提供可靠的信息安全保护。
ecc校验原理主要利用椭圆曲线点的可靠性来确定特定点的坐标值。
椭圆曲线点的坐标值受到一系列复杂的数学变化的影响，这导致椭圆曲线点的坐标值在实际使用中极难改变。
因此，领先于特定点坐标值之前的计算得出的校验码被用作检查信息完整性的依据。
如何利用ecc算法实现安全传输
利用ecc校验原理实现可靠的传输分为两个步骤：
第一步：发送方使用ecc算法根据发送的信息生成一个ecc 点，并获取其坐标值，并用坐标值生成校验码；
第二步：接收方将发送方传来的信息和校验码一起发给ecc算法，ecc算法检验这个校验码是否正确，如果验证成功，就表示信息在传输过程中没有被改变，如果失败，表示信息在传输过程中出现了错误。
通过以上步骤，保证了信息在传输过程中的安全性和可靠性，
使传输的信息可以得到有效的保护。
结论
ecc校验原理是一种基于椭圆曲线加密来处理信息安全的可靠技术，它可以有效地检测网络数据包和通信数据的完整性，并能够有效地保护数据免受细微的改变。
通过利用ecc校验原理，可以在信息安全中实现可靠的传输，使传输的信息得到有效的保护。
基于Hough变换的椭圆检测算法
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芜 电 子 擞 术
ＯＰ ＴＯＥＬ ＥＣＴＲＯＮ Ｉ ＣＨＮＯＬＯＧＹ Ｃ ＴＥ
Ｖｏ ． ８ Ｎｏ １ ２ ．３ Ｓ ｐｔ ０ ｅ ．２ ０８
研究 与试 制
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基于 Ｈｏ ｇ ｕ ｈ变换的椭圆检测算法
所得 到 的参数 分 配单元 进行 累积 ， 而 降低 了 内存 从 需求 ， 同时使 得 Ｒ ＨＴ 具有 参数 空 间无 限 大 、 数 精 参 度任 意高等优 点 。当用 Ｒ ＨＴ 处理简 单 图像 时 ， 它表
现 出相 当优 异 的性 能 ， 但是 随机 采 样会 带 来大 量 无 效 的计算 ， 需要维 护一个规 模较大 的统计 链表 ， 且 当
并能 良好地 对 图像 中多个椭 圆进行检 测 。
关键词 ： ｕ ｈ变换 ；椭 圆检 测 ； 率 ；算法 Ｈｏ ｇ 斜
中图分类 号 ：Ｔ ３ １ ４ Ｐ ９． １ 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ：１０ — ８Ｘ（ ０ ８ ０ — １ １０ ０ ５４ ８ ２ ０ ） ３０ ６ —４
Ａｎ Ａｌ ｒｔ ｍ ｆＥｌ ｐ ｅ Ｄｅ ｅ ｔｏｎ Ｂａ ｅ ｕ ｈ Ｔｒ ｓ ｏｒ ｇｏ ｉｈ ｏ ｌ ｓ ｔ ｃ ｉ ｓ ｄ ｏｎ Ｈｏ ｇ ａｎ ｆ ｍ ｉ
人员 提 出 了随机 Ｈ ｕ ｈ变换 （ Ｔ）５ ， ｏｇ ＲＨ ＿ 它采 用 多
到一 的 映射 ， 避免 了传统 Ｈｏ ｇ ｕ ｈ变换 一 到多 映射 的
庞 大计算 量 ：采用 动态 链 表结 构 ， 只对 多到 一 映 射
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图 １ 任 意 椭 圆 示 意 图
Ｆｉ ． Ｓ ｅ ｃ ｆａ ｂ ｔ ａ ｙ ｅｌ ｔｃ ｌ ｇ １ ｋ ｔ ｈ ｏ ｒ ｉ ｒ ｌｉ ｉａ ｒ ｐ
椭圆检测算法
椭圆检测算法椭圆检测算法是一种用于在图像或视频中检测椭圆形状的算法。
它可以广泛应用于计算机视觉领域，如医学图像分析，自动驾驶技术，人脸识别等领域。
椭圆检测算法的基本思想是，在给定的图像上找到可能代表椭圆的像素点，并利用这些点拟合出椭圆。
具体来说，需要确定椭圆的中心点、长轴、短轴和旋转角度。
下面介绍一些常用的椭圆检测算法。
1. Hough 变换算法Hough 变换算法最初是用于检测直线的一种算法。
它可以将直线表示成极坐标系下的一个点，并在极坐标系中建立直线的参数空间。
对于每一个点，它会在参数空间中找到一条与之相交的直线，并将其投票。
最终，投票数最多的直线即为图像中的直线。
Hough 变换算法的优点在于能够处理噪声和不完整的信息。
缺点在于计算量较大，需要建立高维参数空间，并且对于不同大小的椭圆，要调整参数空间的维度。
2. 梯度法梯度法是一种边缘检测算法，它可以找到图像上的梯度变化最大的点。
对于椭圆检测，可以使用梯度法找到图像上可能代表椭圆的点，并在这些点中拟合出椭圆。
具体来说，可以计算图像上每一个点的梯度值，并将梯度值较高的点作为候选点。
然后，对于每一组候选点，可以计算出一个代表椭圆的参数组合，并对其进行评分。
评分高的参数组合即为椭圆的参数。
梯度法的优点在于计算简单，速度较快。
缺点在于会受到噪声和边缘不清晰的影响，检测精度不高。
3. 多段法多段法是一种改进的梯度法，它可以提高椭圆检测的精度。
具体来说，可以将图像分成若干个区域，并在每个区域内寻找可能代表椭圆的点。
然后，对每个区域中的点进行拟合，得到多个椭圆候选。
接下来，对于每一组候选椭圆，可以根据其与周围椭圆的相似度进行评分，并选择最优的椭圆。
可以通过比较椭圆的中心点、长轴、短轴和旋转角度等参数来判断其相似度。
多段法的优点在于能够提高椭圆检测的精度，同时也能够处理噪声和边缘不清晰的情况。
缺点在于计算量较大，需要进行区域分割和多次拟合。
总结椭圆检测算法是一种常用的计算机视觉算法，可以应用于多种领域。
secp256k1椭圆曲线算法
secp256k1椭圆曲线算法【1】椭圆曲线算法简介椭圆曲线算法（Elliptic Curve Cryptography，简称ECC）是一种公钥加密算法，基于椭圆曲线上的数学问题。
这种算法在1985年由W.Duever和V.Shamir提出。
与RSA、DSA等公钥加密算法相比，椭圆曲线算法具有相同的安全级别，但所需的密钥长度较短，因此在实际应用中具有更高的效率。
【2】SECP256k1椭圆曲线参数SECP256k1（Secure Curve 256-bit Key Length 1）是一种常见的椭圆曲线算法，其参数如下：- 曲线方程：y^2 = x^3 + ax + b- 生成元：G = (x, y)- 椭圆曲线阶：n = 2^256 - 1- 素数p：p = 2^256 - 1- 系数a、b：a = 0，b = 7【3】SECP256k1算法应用SECP256k1算法广泛应用于加密货币、网络通信等领域。
以下是SECP256k1算法在比特币（Bitcoin）中的应用示例：1.密钥生成：用户生成一个私钥，对其进行椭圆曲线运算，得到一个对应的公钥。
2.数字签名：用户用自己的私钥对交易信息进行签名，生成数字签名。
3.验证签名：交易接收方使用发送方的公钥验证数字签名，确保交易的真实性和完整性。
【4】安全性与性能分析SECP256k1算法的安全性依赖于椭圆曲线上的数学难题，目前尚未找到高效的破解方法。
然而，随着计算能力的提升，未来可能会出现针对SECP256k1的攻击手段。
因此，研究人员正在寻求更高安全性的椭圆曲线算法，如SECG 曲线。
在性能方面，SECP256k1算法相较于其他公钥加密算法具有较高的运算速度。
但这仍取决于具体的实现和硬件条件。
在实际应用中，可以采用优化算法和硬件加速手段进一步提高性能。
【5】总结SECP256k1椭圆曲线算法作为一种高效、安全的公钥加密算法，在现代密码学和加密货币领域具有重要地位。
ecc编码原理
ECC编码原理详解一、简介错误检测和纠正（Error Detection and Correction，简称EDC）是计算机科学中的一个重要领域，它涉及检测和纠正数据传输或存储过程中产生的错误。
其中，椭圆曲线密码学（Elliptic Curve Cryptography，ECC）是一种基于椭圆曲线数学理论的公钥加密算法，优点是在提供相同安全强度的情况下，其密钥长度明显小于其他常见的密钥算法，如RSA。
本文档将详细解析ECC的编码原理。
二、基础知识1. 椭圆曲线：在数学上，椭圆曲线是形如y²=x³+ax+b的方程描述的曲线，其中a和b为常数。
2. 点和群：在椭圆曲线上，每一个坐标(x, y)称为一个点。
加法运算定义为两条椭圆曲线的切线交点的横坐标，乘法运算则定义为点与点之间的倍乘。
这个集合在加法和标量乘法下构成一个群。
三、ECC编码原理1. 密钥生成：ECC的密钥生成过程涉及到选择一个椭圆曲线和一个基点。
基点通常是椭圆曲线上的一个特殊点。
选择的两个点将作为公钥和私钥。
ECC中的公钥由椭圆曲线上的点表示，而私钥则是一个随机选择的数值。
要进行加密的消息首先会被转换成曲线上的点，ECC使用椭圆曲线上的点来表示消息，并结合一些特定的编码方法来实现加密。
2. 加密过程：假设有一个明文M和一个公钥P，加密过程首先是选择一个随机数k，然后计算密文C = kG + M，其中G是公钥，"+"表示椭圆曲线上的点加法。
3. 解密过程：有了密文C和私钥S，解密过程首先计算k' = C + S，然后通过求解离散对数问题得到私钥k'对应的明文M。
四、离散对数问题离散对数问题是ECC的核心，也是其安全性的基础。
简单来说，就是给定一个有限域上的元素g和一个元素h（g为原点），求解整数k使得g^k = h。
在ECC 中，这个问题是难解的，因此可以保证加密信息的安全性。
五、优势与应用1. 高强度安全性：相同的安全级别，ECC所需的密钥长度明显小于其他常见的密钥算法。
基于边界跟踪及Hough变换的椭圆检测算法
给 出 了一种 高效 的椭 圆 检测 方 法 ，该 方法利 用椭 圆的 闭合 边 界及对 偶 点对 信 息 ， 能够快 速 、准 确 地 计算 出椭 圆 参 数 。该方法 首 对椭 圆进 行边 缘榆 测．然 后进 行边 界跟 踪 ，形成 椭阗边 界链 码 ，消 除嵘 声及 非 闭介的 数据 ，然后 链码 上寻 找对 偶点对 。根捌 对 偶 点对进行 Ｈｏ ｇ ｕ ｈ变 换 ，算 出椭 圆的形 心 、 Ｋ半轴 、 短半轴 及椭 圆倾 斜角 等 参数 。
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基于边 界跟踪及 Ｈｏ ｇ ｕ ｈ变换 的椭 圆检测算法
韦宏 强 ，张建伟 ，宋晓辉 ，戴 正 国
（ 岛城 兵器试 验 巾心 ， 白城 １７ ０ ） ３０ １
摘
要 ：椭 圆检测 是模 式识 别 中的 一个重 要 领域 ，传 统 的基 于 Ｈ ｕｈ 变换 的椭 ｆ检 测 方 法耗 时长 、 效率低 。小 文 ｏｇ 列
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一种高效安全的椭圆曲线标量乘算法
一种高效安全的椭圆曲线标量乘算法陈熹;祝跃飞【摘要】Most secure Elliptic Curve Scalar Multiplication(ECSM) algorithms based on Point Verification(PV) and Coherency Check(CC) have low efficiency. Aiming at the problem, this paper proposes a new secure algorithm based on ternary representation and proves its correctness. The analysis about its efficiency in the affine coordinates and Jacobian coordinates is presented, whose result shows that the computational efficiency is improved while guaranteeing the security.%基于点验证和基于一致性检测的椭圆曲线标量乘安全算法一般运算效率低下.为此,通过对错误探测方法进行改进,提出一种基于三进制的椭圆曲线标量乘算法,给出算法的正确性证明,并在仿射坐标和Jacobian坐标下对其进行分析,结果表明,在保证安全性的前提下,该算法的效率有较大提高.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)018【总页数】4页(P103-106)【关键词】点验证;一致性检测;椭圆曲线标量乘;错误分析攻击;三进制表示;仿射坐标;Jacobian坐标【作者】陈熹;祝跃飞【作者单位】解放军信息工程大学信息工程学院,郑州450002;解放军信息工程大学信息工程学院,郑州450002【正文语种】中文【中图分类】TP301.61 概述椭圆曲线密码体制(Elliptic Curve Cryptosystem, ECC)是由文献[1-2]分别提出的，而 ECC独特的优势使其成为公钥密码学研究的热点之一。
基于椭圆弧扫描转换的超声波无损检测全聚焦算法
基于椭圆弧扫描转换的超声波无损检测全聚焦算法椭圆弧扫描是一种利用一组椭圆轨迹在被测物体表面进行扫描的方法。
通过调整椭圆轨迹的参数，可以实现对不同深度的缺陷进行扫描和探测。
椭圆弧扫描转换的过程涉及到多次超声波发射和接收，以及超声波的传播时间测量等步骤。
在全聚焦算法中，每个接收到的超声波信号被分解成一组子波。
对于每个子波，通过计算其到焦点的传播时间，可以确定该子波的到达时间延迟。
然后，通过对不同延迟的子波进行叠加，可以得到一个全方位的成像结果。
由于每个子波的到达时间延迟是根据超声波传播路径的长度计算得到的，因此可以实现对缺陷的全方位成像。
1.具有高分辨率和高灵敏度。
通过椭圆弧扫描转换的方式，可以实现对被测物体内部的不同深度的缺陷进行扫描和探测，从而提高检测的分辨率和灵敏度。
2.实现了全方位成像。
通过对每个子波进行到达时间延迟的计算和叠加，可以得到一个全方位的成像结果，可以清晰地显示出被测物体内部的缺陷位置和形态。
3.提高了检测效率。
由于椭圆弧扫描转换的方式可以同时获得多个超声波信号，因此可以减少扫描的时间和步骤，提高了检测的效率。
4.适用于复杂几何结构。
椭圆弧扫描转换可以根据被测物体的几何结构进行灵活调整，适用于不同形状和尺寸的物体。
基于椭圆弧扫描转换的超声波无损检测全聚焦算法在超声波无损检测领域具有广泛的应用前景。
它可以用于工业生产中的缺陷检测和质量控制，也可以应用于医学领域的疾病诊断和治疗。
随着技术的不断进步和发展，相信基于椭圆弧扫描转换的超声波无损检测全聚焦算法将会在未来取得更大的突破和应用。
secp256k1椭圆曲线算法
secp256k1椭圆曲线算法摘要：一、椭圆曲线算法的背景和基本概念1.椭圆曲线算法的起源和发展2.椭圆曲线的基本概念和性质3.椭圆曲线在密码学中的应用二、secp256k1 椭圆曲线算法详解1.secp256k1 的定义和特点2.secp256k1 的参数和方程3.secp256k1 在加密货币中的应用三、secp256k1 的安全性和性能分析1.secp256k1 的安全性2.secp256k1 的性能3.与其他椭圆曲线算法的比较四、secp256k1 在我国的应用和发展1.我国对椭圆曲线密码学的政策支持2.secp256k1 在我国的应用案例3.secp256k1 在我国的发展前景正文：椭圆曲线算法是一种基于离散对数问题的公钥加密算法，它具有较高的安全性和高效性。
secp256k1 是椭圆曲线算法中的一种，被广泛应用于加密货币领域，尤其是比特币。
一、椭圆曲线算法的背景和基本概念椭圆曲线算法起源于1985 年，由Koblitz 和Miller 分别独立提出。
椭圆曲线算法是一种基于离散对数问题的公钥加密算法，其基本思想是在椭圆曲线上寻找一个解，该解可以用于加密和解密数据。
椭圆曲线算法的优势在于它可以在较低的计算复杂度下实现较高的安全性和效率。
二、secp256k1 椭圆曲线算法详解secp256k1 是一种特定的椭圆曲线算法，它的参数和方程如下：secp256k1: y^2 = x^3 + 7其中，x 和y 是椭圆曲线上的点，满足上述方程。
secp256k1 在加密货币领域有着广泛的应用，尤其是在比特币中。
比特币使用secp256k1 椭圆曲线算法来实现公钥和私钥的生成，以及交易的签名和验证。
三、secp256k1 的安全性和性能分析secp256k1 椭圆曲线算法的安全性主要依赖于离散对数问题的难度。
在当前的计算能力下，破解secp256k1 椭圆曲线算法需要耗费极大的时间和计算资源。
此外，secp256k1 在性能方面也具有优势，相较于其他椭圆曲线算法，它的计算复杂度较低，可以更快地完成加解密操作。
开源、快速、高精度的椭圆检测—你值得拥有！
开源、快速、高精度的椭圆检测—你值得拥有！在很多计算机视觉任务中需要用到形状分析，尤其是直线检测和圆检测用的最多。
比如工业检测中检测元器件（OpenCV中有经典的电阻电容识别的例子），生物图像检测圆形细胞核位置，机器人识别圆形导航标志，交通标志检测识别特定形状的标志等。
这个方向在学术界虽然看起来不像通用目标检测那么火，但其在传统图像分析、机器视觉中的应用却非常广泛。
因为现实生活和工业生产中，人们感兴趣的目标往往是形状规则的。
提到直线和圆的检测，也许你立刻会想到霍夫变换，但如果要检测的形状是椭圆呢？可能大多数人就没接触过了。
但椭圆检测还是很有必要的，一方面现实中存在很多椭圆形物体，另一方面圆形物体如果拍摄角度不正往往图像中就呈现椭圆形，所以椭圆的检测也非常有意义。
椭圆检测较圆检测复杂度更大，表征一个圆形仅需要3个参数，表征一个椭圆则需要5个参数，搜索空间骤增，更易于受到噪声干扰，使得使用类似霍夫变换的方法计算量增加，检测结果也不尽如人意。
现在好了，一篇前几天刚刚投稿模式识别顶级期刊PAMI的文章《High-quality Ellipse Detection Based on Arc-support Line Segments》提出了一种新的算法，并且开源了代码，给出了一个相当漂亮的解决方案。
作者信息：第一作者Changsheng Lu（卢长胜）目前是东南大学的硕士生。
下图是作者给出的与先前算法检测结果比较示例：拍摄的是电话座机的圆形按键（因拍摄角度倾斜较大故呈椭圆形），（a）为原图，（b）为Ground Truth，（c）-（g）为其他算法检测结果，（h）为该文提出的算法检测结果，结果还是很不错的，速度也是相当快。
又好又快的算法没理由不火的！算法原理作者提出了一种称之为Arc-support Line Segments（也许可以翻译为“弧支撑线段”）的概念，他是椭圆中一小段圆弧两个端点形成的“直线段”，不同于普通直线段，它来自于弧支撑区域，分布像曲线一样变化。
ae 椭圆路径表达式 -回复
ae 椭圆路径表达式-回复关于椭圆路径表达式的解释及应用。
椭圆路径表达式（Elliptic Curve Path Expression，简称AE）是在图形学、计算机视觉和计算机图形学中广泛使用的一种数学模型。
它是一种描述椭圆形状的数学公式，可用于表示二维平面上的曲线轨迹。
本文将逐步回答关于椭圆路径表达式的各个方面，包括定义、特点、应用等。
一、定义椭圆路径表达式是一种基于椭圆曲线的数学模型或方程式。
椭圆曲线本身是通过一个特定的方程来定义的，该方程描述了平面上的点所满足的一组条件。
椭圆路径表达式则利用这种数学模型在平面上绘制出椭圆形状的轨迹。
椭圆路径表达式通常采用参数方程来描述椭圆上的点的位置。
通常，一个椭圆路径表达式可以表示为：x = a * cos(t)y = b * sin(t)其中，a和b是椭圆的两个半轴（a为长轴，b为短轴），t是参数，代表椭圆上的点的位置。
这样，通过不同的参数值t，我们可以获得不同位置的点，从而描绘出整个椭圆的轨迹。
二、特点1. 对称性：椭圆路径表达式具有对称性。
椭圆形状在x轴与y轴上对称，即如果一个点(x,y)在椭圆上，那么另一个点(-x,-y)也在椭圆上。
2. 短轴与长轴：椭圆的两个半轴a和b分别称为长轴和短轴。
长轴与短轴的长度差异决定了椭圆形状的扁长程度，若a>b，则椭圆更长，反之则更短。
3. 切线：椭圆路径的切线方向与椭圆上的曲线相切，具有切线的特点。
这意味着椭圆路径表达式可以用于计算切线的方向和斜率等信息，对于计算机绘图、物体运动等方面具有实际应用。
三、应用1. 图形学：椭圆路径表达式在图形学中广泛应用于绘制椭圆形状的图形。
通过不同参数值t来生成一系列点，再将这些点按顺序连接起来，就可以绘制出一个完整的椭圆形状。
2. 计算机视觉：在计算机视觉领域中，椭圆路径表达式可用于图像处理、目标检测等任务。
通过将椭圆路径表达式与图像进行匹配，可以实现对图像中的椭圆形状进行识别和检测，从而实现形状分析和目标检测。
快速椭圆检测算法
快速椭圆检测算法汪湛;谢勇【摘要】椭圆检测是目标检测中常用的技术.自然界很多物体的边界都可以用椭圆进行拟合,所以椭圆检测也成为目标提取的关键技术.首先分析了椭圆的解析结构,根据物理学中惯性矩的概念,推演出一个类椭圆区域的理想椭圆,用参数椭圆与边缘检测获得的边缘点拟合,就能求出一个区域的理想椭圆.然后将求得的理想椭圆与区域边缘点集合用近似度和逼近度2个指标拟合.得到与类椭圆区域最匹配的精确椭圆.最终得到类椭圆区域的边界轮廓.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2010(033)020【总页数】3页(P133-135)【关键词】椭圆检测;惯性矩;相似度;拟合【作者】汪湛;谢勇【作者单位】中国船舶重工集团公司723研究所,江苏扬州,225001;扬州大学信息工程学院,江苏扬州 225009【正文语种】中文【中图分类】TN919-34;TP3910 引言在图像中检测圆、椭圆等几何形状是图像分析和计算机视觉的基本任务之一。
自然界中很多物体都类似于这些形状，比如人的脸、细胞、车轮等。
基于Hough变换的算法是检测这些形状的常用算法，Hough变换是将几何图形转化为带多个自由参数的曲线，它是定义在图像空间和参数空间上的一个映射。
经典的基于Hough 变换方法耗时多、存储量大，很多研究者提出了自己的改进算法，主要分成2大类：直径对分法和弦切法。
Tsuji和Matsumoto提出的直径对分法，先检测可能的椭圆中心，然后用基于几何属性的约束条件去掉一些点[1]。
Tsukune和Goto利用图像边缘点的梯度向量信息，提出了三步检测算法[2]。
Ho等人对其简化，只用两个步骤加快检测速度[3]。
Adel和Franz提出了一个基于对称的直径对分算法[4]，但对于对称的物体很多的情况，算法精度就会下降。
Yoo和sethi算出每个点对可能的参数[5]。
Guil和Zapata提出了一个快速算法，称为快速边缘Hough 变换，简称FEHT[6]，被认为是基于Hough变换的弦切法中最快的算法。
跟踪目标的快速椭圆拟合方法
跟踪目标的快速椭圆拟合方法陶城;刘军清;雷邦军;陈鹏【摘要】This paper presents a fast ellipse fitting method based on the minimum bounding rectangle. The method uses least square method to obtain the target of minimum bounding rectangle, then seek to take outsourcing rectangle inscribed ellipse. The ellipse can effectively contains the most of the motion information of target. This paper analyzes the validity and effectiveness of target fitting for this method through experiment. The experimental results show that in traditional rectangular frame and classical Khachiyan ellipse fitting method has significantly decreased compared with the algorithm of ellipse fitting. The background pixel ratio and fitting method doesn′t need iteration, fitting velocity is nearly after the traditional rectangular box, and 3 times faster than the classic Khachiyan ellipse fitting method. The algorithm has good application value for real-time target tracking applications.%提出一种基于最小外包矩形的快速椭圆拟合方法，该方法利用最小二乘法获得目标的最小外包矩形框，再求取外包矩形框的内切椭圆，该椭圆能有效反映目标的大部分运动信息。
曲线跟踪算法
曲线跟踪算法摘要：一、曲线跟踪算法概述二、曲线跟踪算法的基本原理三、曲线跟踪算法的主要应用领域四、曲线跟踪算法的优缺点分析五、未来发展趋势与展望正文：一、曲线跟踪算法概述曲线跟踪算法，是一种基于计算机视觉技术的图像处理方法，主要应用于识别和追踪图像中的曲线边缘。
该算法可以在复杂的背景下，实时准确地检测出目标物体的边缘，并将其转换为曲线，从而实现对物体的精确追踪。
曲线跟踪算法广泛应用于无人驾驶、智能监控、机器人导航等领域。
二、曲线跟踪算法的基本原理曲线跟踪算法的基本原理可以概括为以下几个步骤：1.图像预处理：对输入的图像进行去噪、滤波等处理，提高图像质量，为后续的边缘检测创造有利条件。
2.边缘检测：采用各种边缘检测算法（如Sobel 算子、Canny 算子等）对预处理后的图像进行边缘检测，将边缘转换为曲线。
3.曲线拟合：对检测到的曲线进行拟合，常用的拟合方法有直线拟合、二次曲线拟合等，以达到对曲线的精确描述。
4.曲线更新与优化：根据拟合后的曲线，实时更新和优化曲线参数，以保证在曲线发生变化时，算法仍能准确地跟踪曲线。
三、曲线跟踪算法的主要应用领域1.无人驾驶：曲线跟踪算法可以实现对道路线标的精确追踪，为无人驾驶汽车提供可靠的导航依据。
2.智能监控：曲线跟踪算法可用于对视频画面中的运动物体进行实时追踪，广泛应用于安防监控领域。
3.机器人导航：曲线跟踪算法可应用于机器人的导航系统，帮助机器人在复杂环境中准确地识别和追踪路径。
4.医学影像处理：曲线跟踪算法可用于对医学影像中的曲线结构进行分析，为诊断和治疗提供有力支持。
四、曲线跟踪算法的优缺点分析优点：1.实时性：曲线跟踪算法具有较高的实时性，能够快速准确地检测和追踪曲线。
2.鲁棒性：曲线跟踪算法具有一定的鲁棒性，能够在复杂背景下识别和追踪曲线。
3.灵活性：曲线跟踪算法可以根据不同的应用场景和需求，选择合适的边缘检测和拟合方法。
缺点：1.计算复杂度：曲线跟踪算法涉及到大量的计算，对计算机硬件和算法优化提出了较高的要求。
一种新的基于弧段提取的椭圆检测方法
一种新的基于弧段提取的椭圆检测方法王春芳;高煜妤【摘要】为了克服椭圆检测过程中对椭圆完整性和边缘梯度信息依赖性较强的缺点,提高椭圆目标的检测速度,提出了一种新的基于弧段提取的椭圆拟合方法;首先将梯度方向符号相同的相邻边缘点连接成弧段,然后根据弧段的凸性和象限分类定义新的弧选择策略,利用位置约束和弧对的椭圆中心估计提取候选椭圆,最后采用改进的拟合算法拟合椭圆;实验结果表明,基于弧段提取的椭圆拟合方法相对于LMEDS 算法和RHT3具有更好的准确性、鲁棒性和稳定性,实时性也有一定的提高.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2015(023)002【总页数】4页(P587-589,592)【关键词】椭圆检测;弧段提取;凸性;象限分类;位置约束【作者】王春芳;高煜妤【作者单位】燕山大学里仁学院,河北秦皇岛066004;燕山大学里仁学院,河北秦皇岛066004【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言椭圆检测是图像处理研究中的一项基础任务，它在模式识别和机器视觉等领域内有着广泛的应用［1］。
近年来，大量的椭圆检测算法快速发展起来，比较典型的算法大致可以分为3类：基于Hough变换及其改进算法、最小二乘拟合算法和基于弧段的椭圆检测算法［2］。
基于Hough变换及其改进算法能够很好地抑制噪声和孤立点，但是此类方法对边缘梯度信息要求过高，对时间和空间的需求过大［3-4］。
最小二乘拟合算法具有拟合速度快，计算复杂度小的优点，例如直接最小二乘法（DLS）［5］和最小平方中值法（LMeds）［6］，这类算法能够保证拟合结果是椭圆，但是对噪声和孤立点具有较差的鲁棒性，拟合结果误差很大。
以上两种算法都是直接利用反馈几何信息少的离散边缘点检测，而基于弧段的椭圆检测算法通过分段连接与扩展或边界跟踪与分割的方法获得图像中的弧段，用弧段取代离散边缘点进行椭圆检测，大大减少了噪声点和与椭圆无关边缘点的影响，而且不需要Hough变换的高维参数空间，从而降低了计算和内存的要求［7］。
曲线跟踪算法
曲线跟踪算法
曲线跟踪算法是一种用于跟踪物体或路径的算法，常用于计算机视觉、机器人导航、图像处理和模式识别等领域。
曲线跟踪算法的目标是通过分析输入数据，如图像或连续的数据点，来确定目标曲线的位置、形状和运动信息。
一种常见的曲线跟踪算法是基于特征点的方法，通过检测和跟踪图像中的关键特征点来确定目标曲线的位置和变化。
这种方法通常包括以下步骤：
1. 特征点检测：利用图像处理技术，如边缘检测、角点检测或斑点检测，找到图像中与目标曲线相关的特征点。
2. 特征点匹配：根据特征点的描述子或特征向量，对连续帧之间的特征点进行匹配，以确定它们之间的对应关系。
3. 曲线拟合：通过对匹配的特征点进行曲线拟合，如直线拟合、曲线拟合或多项式拟合，得到目标曲线的位置和形状。
4. 曲线跟踪：根据先前帧中的目标曲线位置和形状的估计，结合当前帧中的特征点信息，更新目标曲线的位置和形状。
除了基于特征点的方法，还有其他曲线跟踪算法，如基于模型的方法、基于轮廓的方法和基于能量优化的方法等。
这些算法根据不同的应用场景和需求，采用不同的数学模型、算法策略和数值优化技术，从而实现曲线的准确跟踪。
需要注意的是，曲线跟踪算法的选择和应用需要根据具体的问题和数据情况进行权衡和调整，没有一种通用的算法适用于所有情况。
因此，根据具体的需求和应用场景，选择合适的曲线跟踪算法是非常重要的。
曲线检测算法
曲线检测算法
曲线检测算法是一种用于检测图像中曲线的方法。
曲线检测算法可以应用于许多领域，如计算机视觉、图像处理和模式识别等。
常见的曲线检测算法包括：
1. 边缘检测：边缘是图像中颜色、亮度或纹理变化的地方，边缘检测算法可以找到图像中的边缘，从而间接得到曲线的位置。
2. 霍夫变换：霍夫变换是一种常用的曲线检测算法，它可以在参数空间中找到与曲线对应的累加器峰值，并根据峰值的位置和强度提取出曲线的参数。
3. 曲率计算：曲率是曲线在某点上的弯曲程度，曲线的曲率可以通过计算曲线在每个点处的切线解算出来。
曲率计算算法可以根据曲线的切线角度和曲线的弯曲程度来确定曲线的位置和形状。
4. 活动轮廓模型：活动轮廓模型是一种基于能量泛函的曲线检测算法。
它根据曲线的能量泛函和附加约束条件，通过优化求解得到曲线的位置和形状。
这些曲线检测算法可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合使用，以达到准确和高效地检测曲线的目的。
halcon 找椭圆的算法
halcon 找椭圆的算法Halcon是一款先进的计算机视觉开发工具，提供了丰富的图像处理和分析功能。
其中之一的功能是找椭圆的算法，通过该算法可以快速而准确地检测图像中的椭圆形状。
在计算机视觉领域，椭圆是一种常见的几何形状，应用广泛。
例如，在工业生产线上，检测产品外形的良品与次品时，需要找到并测量产品上的椭圆形状。
使用Halcon的找椭圆算法可以自动化这个过程，提高生产效率和质量控制。
Halcon的找椭圆算法基于图像的灰度变化和边缘检测原理。
下面我将介绍一下算法的主要步骤：首先，将图像预处理为灰度图像。
Halcon提供了丰富的图像预处理函数，例如灰度化、滤波、增强等。
根据实际需求，选择合适的预处理函数，将彩色图像转换为灰度图像。
接下来，使用边缘检测算法来提取图像中的椭圆边缘。
Halcon提供了多种边缘检测算法，例如Canny边缘检测、Sobel算子等。
根据图像的特点和要求选择合适的方法，并进行参数调优，以得到清晰的边缘图像。
在得到边缘图像后，使用Halcon提供的椭圆拟合函数来检测椭圆形状。
该函数会根据边缘图像中的边缘信息，自动拟合最接近的椭圆。
拟合过程中，可以指定一些参数，例如最小椭圆面积、长宽比范围等，以便过滤掉一些无关的边缘。
最后，根据拟合得到的椭圆参数，可以进一步分析和测量椭圆形状。
Halcon提供了一系列的椭圆形状分析函数，例如计算椭圆中心、长短轴长度、倾斜角等。
通过这些函数，可以快速获得椭圆形状的各种特征信息，用于后续的处理和判断。
在实际应用中，使用Halcon的椭圆检测算法需要根据具体的图像和要求进行参数调优和优化。
一些关键的参数包括边缘检测算法的阈值、椭圆拟合函数的参数、椭圆形状分析的阈值等。
根据实际情况反复试验和调整，可以获得更好的检测效果。
总结起来，Halcon的找椭圆算法通过图像的灰度变化和边缘检测来实现椭圆形状的检测和分析。
通过合适的预处理、边缘检测、拟合和分析等步骤，可以准确而高效地找到图像中的椭圆形状，并获取相关的参数和特征信息。
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机械设计与制造
圆园18 年 10 月
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245
一种基于曲线跟踪的快速椭圆检测算法
李振坤，闫志华，王占云
（郑州大学 机械工程学院，河南 郑州 450001）
摘 要：为了实现对具有椭圆特征的目标进行在线检测，需要一种快速、高效的椭圆检测算法。目前研究最广泛的椭圆检 测算法是基于 Hough 变换及其改进的算法，通过在参数空间中对图像中每一个前景Байду номын сангаас进行投票累加，得到的局部最大值 所处位置即为检测出的椭圆参数。但该算法检测精度不高、占用空间大、运行时间长，后期的改进算法也只是通过各种方 法间接减小参数空间，没有从根本上减少计算量，不适用于在线检测。对此，提出了一种基于曲线跟踪的椭圆检测算法， 通过检测轮廓线得到参数，判断是否为椭圆。经过验证，新算法检测精度高、识别率高、速度快，满足在线检测要求。 关键词：椭圆特征；在线检测；Hough 变换；曲线跟踪 中图分类号：TH16；TP391 文献标识码：A 文章编号：员园园员-3997（圆园18）10-0245-04
存空间要求很高，计算量过大，实时性差。文献[4-5]基于标准 Hough 变换提出了一维 Hough 算法，该算法减少了计算量，检测时间大 量缩短，使 Hough 变换检测椭圆方法具有实用的可能；文献[6]提出 了约束 Hough 变换，在保证运行速度的前提下，解决了复杂噪声 下识别椭圆连续轮廓的问题；文献[7]提出了高效 Hough 变换 （EHT）圆柱特征检测算法，该算法建立了 EHT 失效模型，在误差 允许范围内进行降维处理，减少计算量。在线检测对实时性和准 确性要求很高，上述算法中，最优算法速度比较快，但准确性和精 度不高，而投票算法计算量大，速度很慢，无法满足实时性要求。 基于准确性和实时性要求，提出了一种基于曲线跟踪的椭圆检测 算法，可以减少计算量、提高检测速度和准确性。
粤遭泽贼则葬糟贼：In order to realize the on-line detection of the target with elliptic feature，a fast and efficient algorithm for ellipse detection is required. A t present，the most widely studied ellipse detection algorithm is based on the Hough transform and its improved algorithm. By voting in each point of the image in the parameter space，the location value of the local maximum is detected as the ellipse parameters. But the algorithm has low detection accuracy，large space occupation and long running time. The improved algorithm can only indirectly reduce the parameter space through a variety of methods，instead of reducing the amount of computation，and therefore not suitable for on-line detection. So，an ellipse detection algorithm based on curve tracing is proposed，which determine whether it is an ellipse by obtaining parameters by detecting contour lines. A fter verification，the new algorithm is of high accuracy，high recognition rate and fast speed，which is to meet the requirements of online detection. Key Words：Ellipse Feature；On-line Detection；Hough Transform；Curve Tracking
2 基于曲线跟踪的椭圆检测算法
该算法主要由以下 5 步组成：在曲线上采集特征点、计算椭圆
来稿日期：2018-05-07 作者简介：李振坤，（1991-），男，河南新乡人，硕士研究生，主要研究方向：机械工程；
Fast Ellipse Detection Algorithm Based on Curve Tracking
LI Zhen-kun，YAN Zhi-hua，WANG Zhan-yun
（School of Mechanical Engineering，Zhengzhou University，Henan Zhengzhou 450001，China）
1 引言
在计算机视觉和图像分析中，椭圆检测是基础任务之一，很 多具有椭圆几何特征的物体都可以通过对椭圆的检测来进行识 别。根据应用要求，需要对生产线上具有椭圆特征的目标进行检 测计数。目前常用的椭圆检测算法主要包括两大类：最优算法和 投票/聚类算法。最优算法是基于最小二乘拟合算法、遗传算法等 的一种算法，该算法速度快，但对噪声比较敏感，准确性和精度不 高。文献[1-2]在最小二乘法的基础上提出了一种改进的随机椭圆检 测算法，提高了准确性、稳定性和抗扰能力；文献[3]基于自适应遗 传算法对椭圆聚类方法进行了研究，提出了一种新算法：模糊自 适应椭圆算法（AGA-FCE），该算法克服了传统遗传算法易陷入 局部极小点的问题。Hough 变换及其改进算法则属于投票/聚类 算法，这种算法的优点是具有很好的容错性和鲁棒性，但是对内