基于3D直方图与爬山法的K-means车灯零件检测算法

• 作者: 张彩艳 戴曙光 穆平安 邬敏杰
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: K-means 3D直方图 爬山法 车灯零件 彩色视觉
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 40-43
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4342字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.04.012

摘要

由于传统K-means聚类算法存在对初始值敏感和易陷入局部最优的缺陷,为了提高复杂性高的车灯零件分类的准确率,提出一种基于3D直方图与爬山法相结合的改进K-means的车灯零件检测算法.首先根据彩色车灯零件在颜色空间分布进行局部等间隔量化,得到自适应调节分辨率的3D颜色直方图.然后采用爬山法寻找局部等距量化的3D颜色直方图的极大值,根据极大 、值的特征动态地确定初始聚类数k和聚类中心.最后利用实际的车灯零件图像进行验证性实验.实验表明,该算法能准确检测出复杂性高的车灯零件,具有较好的稳定性和适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴曙光	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	166	839	14.0	22.0
2	穆平安	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	111	525	13.0	19.0
3	张彩艳	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	3	29	2.0	3.0
4	邬敏杰	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	3	29	2.0	3.0