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摘要:
随着计算机视觉技术发展,工业机器人的智能化水平越来越高.从只能完成定点定向的动作,到可以根据其搭载的摄像头来自主地识别零件并对其进行定位.利用图像处理技术可以进一步提高其识别速度与抓取精度,提高生产力水平.本文提出了一种改进的水平集模型,首先定义以图片宽度的2/3为半径,图片中心为圆心的圆作为曲线演化的初始轮廓,让曲线以向内运动为主;接着,使用图像边缘标记函数,通过优化控制函数迭代速率的参数与影响模型对噪音敏感度的参数,提高了曲线的演化速率,最后使用改进的距离正则化水平集方法将曲线演化至目标物体边界,实现对图像的分割.仿真实验表明,该方法能有效检测出图像中单个及多个物体的边界,提高了边界的定位精度,且有较快的运算速度.
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文献信息
篇名 基于改进的水平集模型工业零件图像分割方法
来源期刊 中北大学学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 水平集 图像分割 距离正则化
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 电子与电子信息
研究方向 页码范围 155-160,166
页数 7页 分类号 O242.1
字数 3340字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-3193.2019.02.011
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 侯木舟 中南大学数学与统计学院 29 210 7.0 14.0
2 陈英皞 中南大学数学与统计学院 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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水平集
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距离正则化
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中北大学学报(自然科学版)
双月刊
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大16开
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