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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于圆形目标中心像点的精确定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116309401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310193055.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于圆形目标中心像点的精确定位方法是由朱兵;叶阳春;程巧玉;袁昕;李珊;李冬冬设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于圆形目标中心像点的精确定位方法在说明书摘要公布了：一种基于圆形目标中心像点的精确定位方法，属于计算机技术领域，为了减小边缘检测误差，利用经典Sobel算子构造出的八个方向模板，对灰度图像进行处理，得到梯度图像，然后在梯度图像上沿目标边缘的梯度方向进行多项式插值法亚像素细分计算，对目标边缘进行亚像素精确定位；再者，将获得的亚像素边缘点利用二阶噪声精度拟合方法进行椭圆拟合；最后，为了消除透视投影产生的圆心偏差，再将拟合出的椭圆参数采用射影几何原理对圆心进行校正，从而准确地获取图像中圆形目标圆心的真实投影点，方法具有更高的定位精度。

本发明授权一种基于圆形目标中心像点的精确定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于圆形目标中心像点的精确定位方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1：对输入图像进行灰度化处理和高斯平滑噪声降噪； 步骤2：对处理后的图像边缘信息进行亚像素坐标计算； 步骤3：将获得的亚像素坐标进行二阶噪声精度拟合椭圆； 步骤4：拟合椭圆获得的椭圆参数进行圆心偏差投影计算进而获得真实投影点坐标； 所述步骤2包括： 2.1对图像中的每个像素点用sobel算子八个模板进行卷积，利用八个模板卷积生成梯度图像,从梯度幅值最大值处的点就是边缘的整数坐标； 2.2将边缘精确定位到一个像素精度后，进行亚像素细分计算；在未经去噪的灰度图像上对sobel算子获得目标圆像素级边缘点Xi,Yj区域内进行亚像素坐标计算；利用sobel算子的八个方向模板对边缘点逐一卷积计算，取最大值作为边缘点Xi,Yj的梯度幅值Gi,j； 2.3以边缘点和与边缘点的梯度方向上邻近点的梯度幅值作为函数值，边缘点及边缘点的邻近点为插值基点；代入二次多项式插值函数；通过多项式插值法获得亚像素级坐标点； 所述步骤3过程包括：假设数据和偏离它们的真实值u和v分别为Δu和Δv，则 则表示为 分解为其中P1＝uΔu,vΔu+uΔv,vΔv,Δu,Δv,1TP2＝Δu2,ΔuΔv,Δv2,0,0,0T这意味着利用最小二乘法解出的与真值Eμ不完全一致；将计算出的解表示为：其中Δkμ是噪声分量Δμ和Δv的第k阶项；由于Δ1μ是Δu和Δv的线性表达式，E[Δ1μ]＝0；然而，E[Δ2μ]≠0，用计算出的再减去E[Δ2μ]，得到产生比更高的精度； 所述步骤4包括： 4.1空间圆平面法向：椭圆方程Au2+Buv+Cv2+Du+Ev+F＝0写成向量与矩阵相乘的形式，表示如下： f0是调整椭圆大小的比例系数，f是相机焦距；将椭圆的系数矩阵Q变换为： 计算的特征值λ1、λ2和λ3，并按λ2≥λ1＞0＞λ3的顺序排列；设e1、e2和e3为相应的单位特征向量；计算垂直于椭圆支撑面的单位向量n： 4.2圆心校正 计算向量m＝mi；校正后的圆心点坐标表示为

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