在计算机视觉领域中,检测和识别几何形状一直是一项重要的基础任务,而圆是自然界最基本的几何形状之一。通过透视投影到二维平面后,圆都会呈现椭圆的形状,因此,检测椭圆在检测细胞、虹膜和圆形工件等领域都有广泛应用。对图像中的椭圆进行快速、精确的检测有着广阔的应用前景和极大的研究价值。针对传统椭圆检测算法中弧段提取错误率较高、椭圆检测精度较低和检测速度较慢等问题,本文提出了一种基于多重去伪的快速椭圆检测算法。该算法首先对输入图像进行图像增强和边缘检测以提取边缘信息,再利用八邻域跟踪方法提取弧段,然后通过基于多重去伪的椭圆检测方法将弧段拟合成初始椭圆并去除其中的错误检测。本文的主要研究内容及工作如下:(1)针对输入图像不清晰的问题,本文提出了一种基于图像增强的预处理方法,通过对点和邻域的操作分别进行平滑和锐化处理,进而通过频域法进行滤波和去噪,增强图像的同时保护目标边缘特征。通过此预处理环节能够有针对性地增强图像局部特征,扩大不同特征之间的差异,使得边缘更好地被检测。(2)针对传统弧段提取方法提取弧段精确度较低的问题,本文提出了一种基于邻域跟踪的弧段生成方法。首先利用基于自适应阈值的Canny算子提取图像边缘信息,然后利用八邻域跟踪法连接边缘点构成弧段,最后利用基于弓弦比的弧段去伪方法对弧段进行筛选过滤。通过本文的弧段生成方法,能够从输入图像中准确地提取到属于椭圆的弧段,并且显著地去除伪弧。(3)针对检测算法拟合椭圆检测率低、错误率高的问题,本文设计了一种基于多重去伪的椭圆检测方法。首先利用基于梯度、凹凸性和位置信息的约束方法对弧段进行分类后组合成弧段三元组,然后基于几何性质与霍夫变化结合的方法将弧段三元组拟合成初始椭圆,最后利用基于局部与全局结合的多重去伪方法对初始椭圆集进行去伪,去除其中的错误检测。通过多重去伪的椭圆检测方法,从弧段中快速地拟合出目标椭圆,提升算法的精确度的同时减少计算时间。(4)利用公共数据集分析了本文算法的表现,并与其他算法进行了交叉对比实验。首先根据主要阈值对算法精度和运行时间的影响确定阈值的取值;其次验证了本文提出的弧段生成方法提取弧段的准确性;然后分析了椭圆局部和全局去伪环节对于算法精度和速度的影响,展示了本方法有效去除错误椭圆的能力;最后进行交叉对比实验,验证了本文提出算法的准确性和快速性。