典型文献
改进K-means聚类算法的自适应Canny算子工件边缘检测
文献摘要：
针对传统Canny算子在复杂工件边缘检测中存在识别相似度低,工件边缘连续性与鲁棒适应性差的问题,提出了一种改进K-means算法的自适应Canny算子工件边缘检测技术.首先,进行相关复杂工件的形态学预处理操作,通过改进K-means算法进行分割与融合图像;其次,改进Canny算子的梯度方向与自适应度,Otsu阈值分割处理,使用最小二乘法拟合工件孔洞锯齿边界;最后,将得到的边缘结果与传统Canny算子图像进行对比,结果表明改进后图像的峰值信噪比(PSNR)与相似度(SSIM)有所提升.实现了复杂相似工件的自适应边缘检测,为算法结合图像边缘处理技术提供了一定的参考价值.
文献关键词：
K-means算法;自适应Canny算子;数据拟合;最小二乘法
中图分类号：
作者姓名：
张宇廷;王宗彦;王曦;范浩东
作者机构：
中北大学机械工程学院,太原 030051;中北大学山西省起重机数字化工程技术研究中心,太原 030051
文献出处：
引用格式：
[1]张宇廷;王宗彦;王曦;范浩东-.改进K-means聚类算法的自适应Canny算子工件边缘检测)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(05):1-5
A类：
B类：
means,聚类算法,Canny,边缘检测,复杂工件,融合图像,梯度方向,适应度,Otsu,阈值分割,最小二乘法拟合,孔洞,锯齿,子图像,后图,峰值信噪比,PSNR,SSIM,图像边缘,边缘处理,数据拟合
AB值：
0.324344
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