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复杂前提下的圆检测技巧研究

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毕业论文范文题目：复杂前提下的圆检测技巧研究，论文范文关键词：复杂前提下的圆检测技巧研究
复杂前提下的圆检测技巧研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：打算机视觉以图像处理技巧为核心,赋予机器环境懂得的才能。利用打算机视觉进行测量定位,存在无接触、疾速、正确的特点,利用前景广泛。本文重要探讨在低光照、光照不均匀及有噪声等复杂前提下的圆检测定位技巧,并将其利用于铁路油罐车罐口视觉定位中。圆是打算机视觉中常用的多（略..）少何图形,对图像中的圆进行定位是基于图像的测量中最基本跟最重要的任务之一。本课题探讨复杂前提下的圆检测技巧,而灰度图象对光照较为敏感,因此在图像预处理过程中应首进步行边沿检测,后续检测都基于边沿图像进行。为进步检测效力,对圆进行定位采取了两个步骤:圆辨认跟圆检（略..）测定位,也可称为圆的粗定位跟精定位。圆辨认或粗定位是指在某一特定的图像区域内确认是否有待测圆目标存在,或者确认圆目标在某一区域内,这一步骤利用模板匹配技巧来实现。模板匹配常用的算法有传统的归一化彼此关法、矩匹配法、SSDA及基于FFT的相位相干法等,其中基于F（文章此处忽略..）FT的相位相干法是频域算法,存在较好的鲁棒性,合适利用于噪声前提下的圆辨认,配合金字塔分层搜查策略,可进一步进步搜查速度。圆检测中Hough变换法利用较为广泛,其检测精度高,抗噪机能好,但其打算量较大,不合适实时利用处合。本文采取基于统计原理的最小二乘圆检测法（此处忽略..）,以边沿跟踪断定圆边沿点地位,以最小二乘法估计圆心跟半径,精度可达亚像素级。最小二乘圆检测法较Hough变换打算速度快,对由光照引起的边沿缺失有必定的适应性。将基于FFT的相位相干法跟最小二乘圆检测法利用于铁路油罐车的罐口检测定位中,得到了良好的定位后果。

以上为本篇毕业论文范文复杂前提下的圆检测技巧研究的介绍部分。

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