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类圆识别技术的研究

王艳芳  
【摘要】:在现实生活中,不规则类圆形物体普遍存在,通常对这些物体进行的识别研究称为类圆识别,类圆识别是计算机识别的一项重要内容。通过计算机技术对类圆形物体进行检测,可以减轻劳动强度、提高工作效率和准确度。基于这些优点,国内外很多学者对类圆物体展开了研究,并取得了一定的成果。但由于类圆物体本身的特点和现实环境的复杂多变,目前还没有一种统一的方法对类圆图像进行检测和识别,而且识别的实时性和精确度距理想的程度还有一定的距离和不足。 本课题采用数字图像模式识别的理论对类圆进行识别,主要研究内容包括图像的预处理、图像分割和图像识别。本文对类圆分割和类圆识别的常用方法进行了讨论,根据类圆图像的实际特点,提出了一种基于分水岭分割的类圆识别方法。该算法首先根据分水岭变换对类圆物体进行分割,然后结合聚类分析和模糊识别理论设计类圆识别的分类决策,采用多级分类器,由粗到细,逐层分类,实现类圆物体的识别。由于该算法主要运用算术运算和逻辑运算,因而对一幅大小为640*480的图像的识别时间小于1秒,保证了识别的实时性。文中采用灰度加权阈值法对图像进行二值化,根据图像的明亮度和类圆物体的腐蚀程度,选用不同的权重系数,提高图像二值化的质量,从而在一定程度上避免了分水岭算法的过分割现象。本文对基于扫描中点的类圆识别算法作了改进,并将改进的算法与基于分水岭的分割算法结合在一起,提出一种基于分水岭——扫描中点的类圆识别方法,使类圆识别的精确度和效率都得到了提高。 在实验部分,用本文提出的两种类圆识别方法对捆扎钢筋和圆木端面图像进行了识别;根据实验结果,对算法进行了比较和误差统计,本文提出的两种识别方法的相对误差均小于3%。


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1 王艳芳;类圆识别技术的研究[D];北方工业大学;2006年
2 王福旺;基于图像处理的棒材计数的开发研究[D];东北大学;2009年
3 李志伟;类圆形彩色图像分割技术研究[D];南昌大学;2012年
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