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摘要:
在图像识别过程中,针对圆轮廓局部失真和孤立边缘影响其拟合精度的问题,提出了一种基于三点迭代的K均值聚类圆拟合算法。首先通过链码跟踪约束去除孤立边缘的干扰,然后按设定规则对初始轮廓点进行采样,并基于三点迭代原理生成采样点的特征量,聚类算法依据特征量来剔除轮廓上的异形点,从而完成对采样点集的分类,最后采用最小二乘法对聚类点集进行拟合并与传统的圆拟合算法作了对比。针对拟合时K均值聚类算法初始位置敏感的缺陷,作了一定的分析和优化。实验表明该算法对圆轮廓局部几何失真有独特的拟合优势,具有较强的适应性。
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文献信息
篇名 基于三点迭代的聚类圆拟合算法
来源期刊 制造业自动化 学科 工学
关键词 圆拟合 聚类 三点迭代 特征量 适应性
年,卷(期) 2015,(13) 所属期刊栏目 计算机算法
研究方向 页码范围 76-78,105
页数 4页 分类号 TP399
字数 3134字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-0134.2015.07(上).20
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 孙国栋 湖北工业大学机械工程学院 51 125 6.0 8.0
2 杨林杰 湖北工业大学机械工程学院 6 25 3.0 4.0
3 张杨 湖北工业大学机械工程学院 14 29 3.0 4.0
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圆拟合
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三点迭代
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制造业自动化
月刊
1009-0134
11-4389/TP
大16开
北京德胜门外教场口1号
2-324
1979
chi
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