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题名基于最小二乘法的印鉴缺损轮廓修补法
被引量:5
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作者
张学东
潘晓红
李端端
廖开阳
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机构
辽宁科技大学计算机科学与工程学院
东北大学信息科学与工程学院
西安翻译学院信息工程系
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第20期4693-4696,共4页
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基金
东北大学博士后基金项目(20080313)
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文摘
作为印章识别系统中的第一步,印鉴提取起着至关重要的作用。就印鉴的预处理问题研究了印鉴图像的提取及对提取印鉴中缺失信息的修复,首先提出印鉴提取的通用模型提取印鉴图像,然后,针对印鉴信息缺失的不同原因,分别采取了不同的修复策略:对因签名等干扰字符覆盖造成的信息缺失采用了结合背景图像和原图像二值图的方法进行修复,而对于因盖章力度不均导致的印鉴轮廓缺损,采用了最小二乘法二次拟合的方法进行了修补。实验结果表明,提出的算法能有效地得到信息完整的印鉴图像,能满足后期识别工作的要求。
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关键词
印鉴提取
二值化
缺失信息修复
最小二乘法
轮廓修补
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Keywords
seal imprint extraction
binarization
lost information recovery
least square method
contour repairing
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于轮廓修补和图像差分的手机玻璃盖板表面缺陷检测
被引量:3
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作者
吴闯
于大泳
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机构
上海理工大学机械工程学院
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出处
《软件工程》
2020年第7期41-45,共5页
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文摘
由于手机玻璃盖板每年出货量大,易产生表面缺陷,采用人工检测,效率低,同时传统表面缺陷检测算法精度不高。为此,本文在研究了其他表面缺陷检测领域的图像处理算法后,提出一种基于轮廓修补和图像差分的手机玻璃盖板表面缺陷检测算法,相较于传统的图像差分法,无须做图像配准处理,大大提高了算法的稳定性。在对原图像进行自适应中值滤波和ROI区域提取后,应用本文提出的算法进行检测,结果表明,手机玻璃盖板表面常见的点、线类缺陷都能被快速正确地检出。
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关键词
玻璃盖板
自适应中值滤波
轮廓修补
图像差分
缺陷检测
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Keywords
glass cover
adaptive median filtering
contour repair
image difference
defects detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名复杂背景下燃油喷雾图像中油束轮廓的提取
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作者
王超
王也
杨添淏
隆武强
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机构
大连理工大学内燃机研究所
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出处
《内燃机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期410-416,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51779044)
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文摘
提出了一种在复杂背景下燃油喷雾图像中前景油束轮廓提取的新算法,该算法包括油束前景区域预提取、油束轮廓细提取和油束轮廓修补3个步骤.在油束前景区域预提取阶段,利用具有自适应阈值的帧间差分法和形态学填充处理提取出完全覆盖真实油束的前景区域.在油束轮廓细提取阶段,结合像素点在时间维度和空间维度上的信息对预提取获得的油束前景区域内的每个像素点进行多重判断,得到油束轮廓.在油束轮廓修补阶段,结合前景点修补阈值和油束横向、纵向位置边界条件对在视窗污染位置处的油束轮廓进行预测,结果表明:该算法能够精确地提取出处于复杂动态背景下的前景油束轮廓.
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关键词
油束轮廓提取
油束轮廓修补
算法
前景点多重判断
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Keywords
oil stream contour extraction
oil stream contour repair
algorithm
foreground multiple judgment
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分类号
TK402
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名基于视频流的集装箱锁孔追踪及中心定位
被引量:1
- 4
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作者
张军
刁云峰
程文明
杜润
姜伟东
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机构
西南交通大学机械工程学院
轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第S02期216-220,共5页
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基金
四川省重点研发项目(2019YFG0300,2019YFG0285)
中国铁路成都、武汉局集团有限公司科技研究开发计划重点课题(CX1804,18Y06)
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文摘
随着自动化、智能化技术的发展,铁路站场需要对集装箱进行自动装卸作业。考虑吊具在作业过程中会发生晃动,为了直接准确地定位集装箱相对吊具的位置,采用视频流对锁孔进行追踪识别及中心定位。在对第一帧图像进行背景分割并提取出集装箱图像后,首先运用基于支持向量机(SVM)的滑动窗口再定位检测算法获取集装箱锁孔区域图像,然后追踪视频流中的锁孔区域并提取对应的Canny边缘轮廓,最后通过基于轮廓端点的轮廓修补算法和锁孔中心定位算法实现追踪锁孔的中心定位。使用了1∶15的起重机和集装箱模型进行模拟实验,实验结果表明:基于SVM的滑动窗口再定位检测算法可准确地提取初始帧的锁孔区域,准确率达到99.65%;基于轮廓端点的Canny轮廓修补算法和锁孔中心定位算法可有效地进行锁孔轮廓修补和锁孔中心定位;MOSSE追踪算法更适用于集装箱锁孔追踪,并可以满足站场自动化的实时性要求。
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关键词
集装箱自动吊装
锁孔追踪
机器视觉
轮廓修补
锁孔中心定位
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Keywords
container automatic handling
keyhole tracking
machine vision
contour patching
keyhole center positioning
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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