【摘 要】
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数字图像相关测量中,相关计算前会人工选取散斑区域进行区域限定。随着工业自动化的发展,面对散斑区域形状越来越复杂以及大量散斑图片的测量需求,找到一种散斑区域自动提取
【机 构】
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合肥工业大学仪器科学与光电工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(No.2016YFF0101803);国家自然科学基金资助项目(No.51805137)~~
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数字图像相关测量中,相关计算前会人工选取散斑区域进行区域限定。随着工业自动化的发展,面对散斑区域形状越来越复杂以及大量散斑图片的测量需求,找到一种散斑区域自动提取方法至关重要。本文根据散斑的特征,对比多种常规边缘检测方法,提出了一种基于二阶梯度熵函数的散斑区域自动提取判定函数,并通过分析不同的散斑图片,确定了最佳子区熵尺寸区间以及在不同散斑图中的自适应阈值区间,最终通过连通区域分割完成对散斑区域的自动提取。文中采用实际拍摄的散斑图对该方法进行验证,实验结果表明:子区熵尺寸取10 pixel以上,该算法对散
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