【摘 要】
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在金相组织检测环节中,需在不同放大倍数的显微镜下提取晶粒聚集区域并计算参数。使用传统DBSCAN聚类算法进行聚集检测时,因每张图像晶粒聚集的密度不同、显微镜放大倍数不同等问题,需要反复实验以确定DBSCAN算法的两个基本参数。针对上述问题,本文提出一种改进的自适应DBSCAN算法,通过平均晶粒大小,确定领域密度阈值(MinPts),利用自适应的方式调整领域半径(Eps),并采用k-d树数据结构加速
【机 构】
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四川大学 电子信息学院图像信息研究所,成都610065
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在金相组织检测环节中,需在不同放大倍数的显微镜下提取晶粒聚集区域并计算参数。使用传统DBSCAN聚类算法进行聚集检测时,因每张图像晶粒聚集的密度不同、显微镜放大倍数不同等问题,需要反复实验以确定DBSCAN算法的两个基本参数。针对上述问题,本文提出一种改进的自适应DBSCAN算法,通过平均晶粒大小,确定领域密度阈值(MinPts),利用自适应的方式调整领域半径(Eps),并采用k-d树数据结构加速聚类过程。实验结果表明,使用本文方法能够自动检测出晶粒聚集区域,具有一定普适性,有望提高检测效率。
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