【摘 要】
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目标物体最大内接矩形的检测对生产矩形产品的工厂意义重大。目前的裁定手段都是人工实现,存在主观性强、效率低、精度差等缺点。研究了基于图像处理的遍历法、中心扩散法检
【机 构】
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安徽大学电子信息工程学院,北京农业智能装备技术研究中心
【基金项目】
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安徽省自然科学基金青年基金(1308085QC58);国家自然科学基金(41301471);安徽省高等学校省级自然科学研究项目(KJ2013A026)资助
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目标物体最大内接矩形的检测对生产矩形产品的工厂意义重大。目前的裁定手段都是人工实现,存在主观性强、效率低、精度差等缺点。研究了基于图像处理的遍历法、中心扩散法检测目标物体最大内接矩形;并结合两种方法提出一种新的检测方法:遍历中心扩散法。实验结果表明:遍历法对噪声具有很强的鲁棒性;但对凹面物体十分敏感。中心扩散法适用性较好,但检测的准确性不高;而遍历中心扩散法既有较强的鲁棒性,又拥有较高的准确率,其检测准确率均达到90%以上,实现了目标物体最大内接矩形的高精度检测。
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