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在激光测距仪镜头组件的自动化装配中,快速、精准识别感光元件雪崩光电二极管(APD)的定位坐标,对于完成镜头焦点的精确对位以及提高图像处理效率至关重要。针对APD的图像识别与定位过程,本文提出一套基于机器视觉的高效、高精度的图像处理算法。首先在粗定位图像处理阶段中,为提高运算效率,利用抗干扰性强的高斯金字塔搜索归一化互相关匹配(NCC)算法,对图像中的APD进行粗定位。在边缘检测中,采用Otsu算法自适应地根据梯度图像变化生成高低阈值,避免了传统Canny算法的手动设置高低阈值的难题。在目标轮廓提取阶段采用连通域标记法,过滤掉孤立的像素点和非目标区域像素点,保证了下一步的轮廓拟合精度。在最后的轮廓拟合精定位阶段中,通过对两种拟合算法比较过程中,确定最小二乘法圆拟合亚像素定位算法进行APD轮廓拟合,可以保证效率和定位精度,实验结果表明整个图像处理系统用时596 ms、定位精度0.4 pixel,相对误差为0.64%,实现了APD图像快速、精准定位的过程,提高了定位精度和效率。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(5)
由于肤色常处于复杂背景下且容易被环境中的小面积类肤色区域影响,使得肤色检测成为图像识别领域中的一大难点。在对YCbCr空间和YCgCr空间中的肤色进行建模检测的基础上,引入连通域进行二次检测,以此消除背景中小面积类肤色区域对检测结果的影响。针对多幅复杂背景下的肤色图像,进行连通域二次肤色检测的结果相较于第一次检测结果更好。结果表明,该算法的准确性较高,可以有效降低肤色的误检。 相似文献
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