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基于TMS320DM642的快速Hough变换圆检测算法的实现

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  第二步：求出图像中待检测圆边缘在上，下，左，右4个方向上的极点，然后根据圆的几何对称性，采用“最差模电感小外接矩形法”估算待检测圆的圆心及半径，生成相应的子图，并滤除图像中的噪声。“最小外接矩形法”估算圆参数方法如图3所示，其中圆心O为
  第三步：考虑到图像可能存在缺陷和噪声，对估算所得到的圆心及半径进行适量缩放，从而缩小参与Hough变换的参数域范围。
  第四步：在确定的圆心及半径范围内，根据圆的参数方程进行。Hough变换，从而检测圆的参数。
  3．2 基于DSP／BIOS和RF5架构的算法实现
  算法的实现是基于CCS和DSP／BIOS及TI倡导的DSP软件架构RF5。该算法分为输入任务、差模电感器处理任务、输出任务3个任务，软件框架如图4所示。

  

  在初始化完成后，系统进入DSP／BIOS任务调度管理，3个任务通过RF5的SCOM模块互相发送消息。
  这3个任务完成的工作是：
  (1)输入任务 从输入设备驱动程序获得视频图像。它使用驱动程序提供的FVID_exchange调用从输入设备获得一帧新视频图像。输入任务接着发送消息到处理任务，消息中包含图像数据指针，接着等待输出任务发送来的消息以继续运行。
  (2)处理任务 一直等到接收输入任务，包含图像数据指针消息，才开始激活运行。对接收到图像数据进行预处理，得出图像中待检测圆的细边缘，然后调用改进的Hough变换检测圆的参数，接着发送消息到输出塑封电感器任务，消息中包含经Hough变换检测后生成的图像数据指针，然后等待输入任务发送来的消息以继续运行。
  (3)输出任务 将图像显示在显示设备上，使用驱动程序提供的FVID_exchange调用实现图像的显示，接着发送消息到输入任务，然后等待处理任务发送来的消息以继续运行。

  
  4 实验结果
  采用某光纤插针内孔参数检测项目中所获取的内孔圆(如图5a所示，实际图像功率电感大小1 392×1 040像素，限于篇幅，缩小为原图的10％)来检验算法效果。原图的实际圆心坐标为(678，503)，半径为462。图5b为使用Canny算子检测得到的边缘图像；图5c为采用本文算法得到的检测结果。表1、表2分别列出了基插件电感器于PC平台和TMS320DM642平台采用本文算法与采用标准Hough算法分别对图5a进行圆参数检测所得结果、占有内存大小及耗时的对比。

  

  从实验结果看出，经改进后的Hough变换圆检测算法，无论是基于PC平台还是TMS320DM642平台，与传统的Hough变换算法相比，算法的运算量、内存需求、耗时都有了大幅度的削减，因而有效地提高了圆的检测效率，满足实时性要求。

  
  5 结论
  在以TMS320TMS320DM642为核心的实时图像处理平台上，通过对传统的Hough变换检测圆算法进行改进并运行验证，证明了对于时间复杂度较大的图像处理算法，在基于高端DSP的实时图像电感生产厂家处理系统上运行，图像处理效果良好，能够满足实时性要求。

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