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摘要:
为解决点刻式直接零件标志(Direct part mark, DPM)码基本单元分割困难、区域定位欠精确等问题,提出使用超像素分割和谱聚类相结合的算法,对含有DPM区域的图像进行初步分割和精确定位。首先为提高超像素分割的准确、快速和完整性,本文利用近邻传播聚类思想实现自动聚类得到超像素区域,并引入边缘置信度调整超像素边缘,形成自适应边缘简单线性迭代聚类(Adaptive edge simple linear iterative clustering, AE-SLIC)算法。该算法改进了简单线性迭代聚类(Simple linear iterative clustering, SLIC)超像素分割算法存在的未明确界定超像素区域边缘信息和分割数目无法自适应确定等问题;其次,将超像素作为谱聚类中图的顶点进行二次聚类, DPM区域内超像素因相似度高而被聚集为一类,从而完成点刻式DPM区域的精确定位。经实验测试和分析,本文算法得到的超像素分割结果在完整性、运算复杂度等方面优于常见的超像素分割算法。与基于像素点运算的传统定位算法相比,本文算法具有良好的实时性、定位准确率和鲁棒性。
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文献信息
篇名 基于自适应超像素分割的点刻式DPM区域定位算法研究
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 超像素 自适应边缘简单线性迭代聚类算法 谱聚类 精确定位
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 991-1003
页数 13页 分类号
字数 10454字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.2015.c140233
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王萍 天津大学电气与自动化工程学院 145 1255 15.0 29.0
2 王娟 天津大学电气与自动化工程学院 51 784 13.0 26.0
3 王港 天津大学电气与自动化工程学院 2 13 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
超像素
自适应边缘简单线性迭代聚类算法
谱聚类
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自动化学报
月刊
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1963
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