【摘 要】
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在图像识别的过程中,针对目标圆因噪声和缺损造成拟合精度不佳的问题,提出了一种基于MeanShift聚类的圆拟合算法。首先通过对图像进行边缘提取,得出若干轮廓,再将这些轮廓的
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673163);湖南省自然科学基金(2016JJ3045)
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在图像识别的过程中,针对目标圆因噪声和缺损造成拟合精度不佳的问题,提出了一种基于MeanShift聚类的圆拟合算法。首先通过对图像进行边缘提取,得出若干轮廓,再将这些轮廓的点有序的保存起来,按照一定的点数进行分段最小二乘拟合,得到若干个圆心的坐标以及半径,从而完成了对所需点的收集。利用Meanshift算法对所收集到的点进行聚类,得出最后的圆心,以及圆心所对应的半径。最后将上述算法的实验结果和最小二乘拟合圆以及Hough变换拟合算法进行对比,发现上述算法在抗干扰能力上具有较大的优势。此外所提方法已经成功的
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