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摘要:
在三维立体视觉中,工件表面的特征提取是三维重构的前提和关键.但是,工件表面的自然特征往往表现得不够明显,使得特征的提取非常困难.因此,经常使用激光网格投影到待检测的工件表面,使工件表面具备确定的可识别特征.针对激光网格标记图像的特点,在随机抽样一致性RANSAC算法的基础上,提出了像素权重化和假设模型预检验的方法,用于激光网格标记的直线特征提取.实验结果表明,该方法不仅克服了RANSAC算法计算量大和参数敏感的缺点,在实际图像的激光网格直线特征提取过程中也具有很好的准确性和鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于RANSAC的激光网格标记图像特征提取
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 特征提取 RANSAC算法 像素权重化 假设模型预检验
年,卷(期) 2017,(8) 所属期刊栏目 图形与图像
研究方向 页码范围 1495-1501
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 4686字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.08.017
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 安伟 江南大学机械工程学院 62 302 10.0 15.0
5 吴静静 江南大学机械工程学院 32 163 7.0 12.0
9 秦煜 江南大学机械工程学院 4 33 2.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
特征提取
RANSAC算法
像素权重化
假设模型预检验
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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