| 基于改进DBSCAN算法的金相图像晶粒聚集检测方法 |
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| 引用本文： | 周润,滕奇志.基于改进DBSCAN算法的金相图像晶粒聚集检测方法[J].智能计算机与应用,2021,11(4):44-48. |
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| 作者姓名： | 周润 滕奇志 |
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| 作者单位： | 四川大学 电子信息学院图像信息研究所,成都610065 |
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| 摘 要： | 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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| 关 键 词： | 金相图像 聚集检测 DBSCAN聚类算法 k-d树 |
Metallographic image grain aggregation detection method based on improved DBSCAN algorithm |
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| ZHOU Run,TENG Qizhi.Metallographic image grain aggregation detection method based on improved DBSCAN algorithm[J].INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS,2021,11(4):44-48. |
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| Authors: | ZHOU Run TENG Qizhi |
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