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题名基于对称性评价的曲线对称中心拟合算法
被引量：1
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作者
张鑫
刘海波
夏玉国
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机构
武汉地震计量检定与测量工程研究院
湖北省地震局
中国地震局地震研究所地震大地测量重点实验室
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出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2024年第3期379-385,共7页
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基金
中国地震局地震科技星火计划(XH21022)
湖北中震“双创”研发基金(ZZSC-2022G01)。
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文摘
在缺乏形状先验信息的前提下,对有噪声干扰的一维图像(灰度曲线)进行中心位置估计是机器视觉测量中的关键问题之一。以曲线与其镜像的匹配误差作为对称性评价函数,提出一种对称中心拟合算法,并采用最小二乘法计算最佳匹配点作为对称中心。该算法在使用中需要迭代计算,并可能收敛至错误的位置,通过对迭代初始值选取可能产生的局部收敛进行分析,证明了局部极值点仅可能出现在真值相邻的半像素之内,就此提出了收敛点验证策略,解决了错误收敛的问题。通过仿真模拟与实例,验证了对称中心拟合算法在各种干扰下的稳健性,在强噪声干扰下,灰度质心法的位置变化量达到了数十甚至上百像素,而对称中心拟合算法的位置变化量均方根值仍能保持在1像素左右,在其他噪声条件下,对称中心拟合算法的表现也远优于灰度质心法。
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关键词
几何量计量
目标位置探测
曲线对称中心
对称性评价
拟合算法
机器视觉
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Keywords
geometric metrology
target location detection
curve symmetry center
symmetry evaluation
fitting algorithm
machine vision
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分类号
TB92
[机械工程—测试计量技术及仪器]
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