【摘 要】
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设计了一种基于图像处理的特征识别算法。图像采集部分设计了多角度、多光源的图像采集系统,减少阴影和光照不匀对后续处理的不良影响;图像分割部分选择基于Mean-shift的自适应阈值算法,可以较好地将疵点分割出来;轮廓提取部分采用形态学扫描法进行提取,并对轮廓断裂处进行修复处理;特征值提取部分选择了4个特征值进行提取并分析其相关性,认为离心率和面积周长比的综合计算结果可以有效地对原棉疵点进行识别和分类
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设计了一种基于图像处理的特征识别算法。图像采集部分设计了多角度、多光源的图像采集系统,减少阴影和光照不匀对后续处理的不良影响;图像分割部分选择基于Mean-shift的自适应阈值算法,可以较好地将疵点分割出来;轮廓提取部分采用形态学扫描法进行提取,并对轮廓断裂处进行修复处理;特征值提取部分选择了4个特征值进行提取并分析其相关性,认为离心率和面积周长比的综合计算结果可以有效地对原棉疵点进行识别和分类。将设计算法得到的检测结果与实际结果进行比对,结果显示,识别准确率达到了92. 6%,证明所采用的算法有效。
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