一种运用自聚类方法优化椭圆图像识别的方法

• 作者: 冯军帅 樊庆文 王之魁 王德麾
• 来源期刊: 电子测试
• 学科: 工学
• 关键词: 高分辨率图像 kmeans自动聚类 椭圆识别 拟合误差
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 页码范围: 104-106
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2394字
• 语种: 中文

摘要

在高分辨率图像中,为获得较高的椭圆目标识别效率与拟合精度,提出了一种利用自动聚类技术优化椭圆识别和拟合的方法.本方法先对原始图像进行降采样;在缩减图的颜色空间中进行kmeans自动聚类并进行原始图像的预分割;经图像连通性分析后,分离出若干目标区域;再利用各目标区域的边界信息拟合椭圆;最后依次经边界长度约束、椭圆方程参数约束、椭圆拟合精度误差指标正确识别出椭圆目标物,并获得较高精度的椭圆方程.实验表明,该方法能够自适应图像质量的较大范围波动,具有较高的识别正确率和拟合精度,同时也兼顾了识别速度,在工业视觉测量领域具有一定的理论和实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊庆文	四川大学制造科学与工程学院	77	448	11.0	18.0
2	王德麾	四川大学制造科学与工程学院	24	87	6.0	8.0
3	王之魁	四川大学制造科学与工程学院	3	16	2.0	3.0
4	冯军帅	四川大学制造科学与工程学院	2	4	2.0	2.0