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题名图像阀值分割技术的研究
被引量：7
- 1
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作者
阴躲芬
李一民
王英妹
王林
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
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出处
《科技广场》
2008年第3期136-137,共2页
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基金
教育部春晖计划基金项目组[14051095]
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文摘
本文主要介绍图像分割中阈值选取的两种主要方法(迭代法和最大类间方差法)的原理及实施步骤,并将其运用标准图进行仿真,最后分析了仿真结果。
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关键词
图像分割
阈值选取
迭代法
最大类间方差法
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Keywords
Picture Division
Threshold Value Selection
Repetitive Process method
otus method
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名纸币面值识别系统图像分割技术的算法
被引量：8
- 2
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作者
郭艳平
侯凤贞
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机构
南京航空航天大学金城学院
中国药科大学基础部信息管理教研室
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出处
《重庆工学院学报（自然科学版）》
2008年第11期124-126,153,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60701002)
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文摘
研究了4种图像分割算法:双峰法、迭代算法、最大类间方差法和最大熵阈值法,并分别给出经这4种算法处理后的图像分割效果图.实验表明:迭代算法对纸币面值识别系统而言是较理想的分割方法.
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关键词
图像分割
双峰法
迭代法
最大类间方差法
最大熵阈值法
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Keywords
image segmentation
double-peak method
iterative method
otus method
the maximum entropy threshold method
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于边缘检测的一种碎石撒布覆盖率检测方法
被引量：1
- 3
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作者
王忠勇
闫飞宇
姚江敏
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机构
郑州大学信息工程学院
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出处
《电子设计工程》
2013年第23期191-193,共3页
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文摘
为了快速定量的检测同步碎石封层施工的碎石撒布覆盖率,提出了一种基于边缘检测的数字图像处理方法。通过Retinex算法对图像进行增强,排除了施工环境对采集图像的影响,处理结果表明图像质量得到了很大改善。利用拉普拉斯高斯算子和加权系数法统计石料边缘区域的灰度信息以取得图像阈值,对图像进行分割后得到的二值图像保留了石料的形状特征。利用最大类间方差法对图像进行边缘修补,修正了被误分割的石料边缘区域。通过计算二值图像中石料面积与图像总面积比值获得的碎石撒布覆盖率与实际数值吻合。
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关键词
同步碎石封层
边缘检测阈值法
RETINEX算法
LOG算子
最大类间方差法
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Keywords
synchronous crushed stone seal coat
edge-detected threshold
Retinex
LOG operator
otus method
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分类号
TN98
[电子电信—信息与通信工程]
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题名航拍图像中玻璃绝缘子自爆缺陷的检测及定位
被引量：17
- 4
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作者
张少平
杨忠
黄宵宁
吴怀群
顾元政
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机构
南京航空航天大学自动化学院
南京工程学院电力工程学院
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出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2013年第4期609-613,共5页
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基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20113218110013)
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文摘
在分析输电线路无人机巡检系统航拍图像中绝缘子及其自爆缺陷特征的基础上,提出一种玻璃绝缘子自爆缺陷的检测及定位方法。该方法首先在色调、色饱和度、亮度(HSI)颜色空间分别对H(Hue)和S(Saturation)分量运用最大类间方差法(OTSU)分割图像,获取绝缘子前景连通域;之后,运用直方图方法对检测到的前景轮廓的倾角和面积分布进行统计,准确识别绝缘子轮廓;最后,设计了一种特征检测算法,检测并标记自爆绝缘子位置。实验证明该方法能从自然背景中准确检测并定位绝缘子自爆缺陷,具有较好的工程应用价值。
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关键词
航拍图像
绝缘子识别
缺陷检测
最大类间方差(大津)法
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Keywords
aerial image
insulators extraction
detect defects
maximal variance between clusters（otus） method
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分类号
TM216
[一般工业技术—材料科学与工程]
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题名太阳能电池板缺陷分割技术研究
被引量：2
- 5
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作者
陈磊
乔继红
陈岩
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机构
北京工商大学计算机与信息工程学院
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2014年第12期98-102,107,共6页
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基金
北京市教委科技计划面上项目(KM201210011003)
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文摘
太阳能电池板在生产过程中会产生缺陷,缺陷会导致太阳能电池板的效率降低,因此需要对太阳能电池板进行缺陷检测.缺陷分割在自动检测过程中是最困难的一步,也是后续检测过程的前提.针对家用小型太阳能电池板进行缺陷检测,该种电池板具有矩形外框、电极在中部、电致发光灰度不均等特点.根据以上特点,提出了一种创新的缺陷检测方法.首先获取图像的先验知识,然后通过前景分割、求灰度差分图、对灰度差分图使用二维最大类间方差法求缺陷起止位置、连接缺陷区域、形态学开操作处理、去除电极位置等步骤分割缺陷.实验结果表明,提出的方法可以准确完整地分割出缺陷位置.
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关键词
前景提取
灰度差分
二维最大类间方差法
太阳能电池板
缺陷分割
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Keywords
foreground extraction
grayscale difference
2-d otus method
solar panels
defect segmentation
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分类号
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名太阳能电池缺陷分割方法研究
- 6
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作者
陈磊
乔继红
陈岩
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机构
北京工商大学计算机与信息工程学院
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出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2013年第12期111-114,325,共5页
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基金
北京市教委科技计划面上项目(KM201210011003)
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文摘
太阳能电池的裂纹和断栅缺陷会导致电池光电转换效率降低、寿命缩短等严重后果。在太阳能电池缺陷自动检测过程中,缺陷分割是后续识别等过程的前提和关键。为解决太阳能电池的裂纹和断栅两种缺陷的自动分割问题,针对被检测图像的特殊性和灰度分布不均匀等问题,提出一种电致发光技术新的太阳能电池缺陷分割算法。采用灰度差分与二维Otsu法相结合的方法来对图像进行缺陷分割,首先选取合适的步长以及使用根据图像特性改进过的灰度差分公式,求出原始图像的灰度差分图,再使用二维Otsu法对灰度差分图进行缺陷分割。实验结果表明,提出的方法可以成功的分割出裂纹与断栅缺陷。
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关键词
灰度差分
二维最大类间方差法
太阳能电池
缺陷分割
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Keywords
Grayscale difference
2 - d otus method
Solar cell
Defect segmentation
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分类号
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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