【摘 要】
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边缘检测是基于机器视觉的测量技术中的关键环节.采用单一结构元素的形态学边缘检测方法难以适应复杂多变的待检测边缘,很大程度上限制了其在视觉测量中的应用.针对这一问题,
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室,东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(60374003),国家重点基础研究发展规划项目(2002CB312201),流程工业综合自动化教育部重点实验室开放课题基金(PAL200511).
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边缘检测是基于机器视觉的测量技术中的关键环节.采用单一结构元素的形态学边缘检测方法难以适应复杂多变的待检测边缘,很大程度上限制了其在视觉测量中的应用.针对这一问题,提出了一种新的结构元素自适应选取算法.新算法引入了模糊拓扑的思想,通过识别组成待检测特征的像素点来确定特征的形状,构造出与之相适应的结构元素.在边缘检测中的应用研究表明,新的数学形态学方法对于复杂多变的边缘特征具有较强的自适应能力,能够全面、准确地实现对待检测边缘的提取,更好地满足了机器视觉测量的实际需要.
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