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铁路扣件图像边缘检测中LoG参数优化
被引量：
5
1
作者
王珍珍
王思明
巩红东
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第9期267-270,共4页
边缘特征是铁路扣件缺陷分类的重要依据。高斯拉普拉斯(LoG)算子提取的边缘特征最接近扣件的真实边缘,但LoG参数的选取直接影响边缘检测效果。针对LoG参数的优化,采用基于布谷鸟搜索优化高斯拉普拉斯边缘检测的算法。利用布谷鸟优化搜...
边缘特征是铁路扣件缺陷分类的重要依据。高斯拉普拉斯(LoG)算子提取的边缘特征最接近扣件的真实边缘,但LoG参数的选取直接影响边缘检测效果。针对LoG参数的优化,采用基于布谷鸟搜索优化高斯拉普拉斯边缘检测的算法。利用布谷鸟优化搜索对阈值邻近像素值和标准偏差参数进行优化来提高拉普拉斯边缘检测性能。利用Pratt品质因数IMP值判定检测到的边缘是否最佳。实验证明,该方法有效优化了LoG参数的设置,得到的边缘特征提高了扣件缺陷分类准确率。
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关键词
铁路扣件
边缘特征
高斯拉普拉斯算子
布谷鸟搜索
莱维飞行
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职称材料
题名
铁路扣件图像边缘检测中LoG参数优化
被引量：
5
1
作者
王珍珍
王思明
巩红东
机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
西安铁路局延安工务段
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第9期267-270,共4页
基金
国家自然科学基金(No.61263004)
文摘
边缘特征是铁路扣件缺陷分类的重要依据。高斯拉普拉斯(LoG)算子提取的边缘特征最接近扣件的真实边缘,但LoG参数的选取直接影响边缘检测效果。针对LoG参数的优化,采用基于布谷鸟搜索优化高斯拉普拉斯边缘检测的算法。利用布谷鸟优化搜索对阈值邻近像素值和标准偏差参数进行优化来提高拉普拉斯边缘检测性能。利用Pratt品质因数IMP值判定检测到的边缘是否最佳。实验证明,该方法有效优化了LoG参数的设置,得到的边缘特征提高了扣件缺陷分类准确率。
关键词
铁路扣件
边缘特征
高斯拉普拉斯算子
布谷鸟搜索
莱维飞行
Keywords
railway fasteners
edge character
Laplace of Gaussian（LoG）
cuckoo search
Levy flight
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
铁路扣件图像边缘检测中LoG参数优化
王珍珍
王思明
巩红东
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
5
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