【摘 要】
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针对现有边界提取方法用于复杂工业环境的不足,提出了一种应用像素邻接特性分析的光斑边缘图像修复方法。首先,通过对边缘图像的距离变换和连通分量标记得到一张标号图像,该
【机 构】
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中南大学机电工程学院,中南大学高性能复杂制造国家重点实验室
【基金项目】
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国家科技重大专项资助项目(No.2009ZX04005-031)
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针对现有边界提取方法用于复杂工业环境的不足,提出了一种应用像素邻接特性分析的光斑边缘图像修复方法。首先,通过对边缘图像的距离变换和连通分量标记得到一张标号图像,该图像把与最近边缘距离低于某一数值的背景像素标注为边缘候选点,其他背景像素标注为独立的连通区域。然后,依据真实边缘的邻接特性对候选边缘候选点重标号,实现断裂边缘的连接。最后,从邻接特性的角度对噪声进行分类并去除,从而完成激光边缘图像的修复。实验结果表明:该方法能有效修复8pixel的边缘缝隙并去除较大的噪声;引入的中心定位均方根(RMS)误差为0.05pixel,峰值(PV)误差为0.086pixel,稳定地保持在较低的水平;单次图像修复耗时小于130ms,实时性较好;能用于工业在线中心定位检测。
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