针对双折射太阳敏感器多光斑和重叠光斑问题,提出一种基于椭圆拟合的高精度光斑中心提取方法。对多光斑图像进行预处理,分割出不同的目标区域;通过检测目标区域的光斑形状特征后,迅速分辨并分割重叠光斑;利用椭圆拟合法分别提取各光斑的中心坐标。仿真结果表明该方法能快速分辨重叠光斑,计算出光斑数量和半径,实现圆形和椭圆形光斑的亚像素级中心坐标提取。这种方法对光斑大小、数量没有限制,对不完整光斑也能得到较好的结果。

ellipsefit为椭圆拟合程序。ellipse1为示例。只要输入点的坐标（无论多少点），此程序就可算出拟合的椭圆方程

用椭圆拟合轮廓，并求长短轴比，主要应用于模式识别中的特征提取

椭圆拟合并获取椭圆圆心、长短轴、倾斜角参数

matlab编写的基于几何距离的椭圆拟合，采用LM 迭代方法；因为采用迭代，所以对初值比较敏感，初值尽量接近真值，否则不容易收敛。

matlab编写的，使用最小二乘进行椭圆拟合的程序，最后得到椭圆的五个参数

以C语言开发的最小二乘法椭圆拟合程序，精度非常高，欢迎使用

提供了基于最小二乘法的椭圆拟合matlab仿真程序

这是一个快速和非迭代椭圆拟合算法 . 用法： A = EllipseDirectFit(XY) 输入: XY(n,2) 数组是n个点的坐标 x(i)=XY(i,1), y(i)=XY(i,2) 输出: A = [a b c d e f]' 时椭圆拟合的系数向量其方程方程为：: ax^2 + bxy + cy^2 + dx + ey + f = 0,其中A是被归一化的 ||A||=1 可以转换输出的几何参数，比如（半轴，中心等），具体的理论公式在http://www.mathworks.com/matlabcentral/fx_files/22684/2/ellipse.png。 这个椭圆拟合理论是被提出在下面的文章： A. W. Fitzgibbon, M. Pilu, R. B. Fisher "Direct Least Squares Fitting of Ellipses" IEEE Trans. PAMI, Vol. 21, pages 476-480 (1999)The authors called it "Direct Ellipse Fit". 作者称它为"Direct Ellipse Fit". 这个代码是基于一本合适的数值稳定版本R. Halir and J. Flusser只是将数据中心，以进一步提高性能 注意：拟合输出值为椭圆！您将获得一个椭圆即使点可以得到更好的近似一双曲线。

Matlab下用最小二乘法实现椭圆拟合，适合初学者，希望对大家有帮助！