【摘 要】
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针对图像识别中图像尺寸比例不一致、旋转角度不相同,以及识别率低、鲁棒性差的问题,提出一种图像的形态学识别算法。首先对图像进行中心化及归一化处理,同时将图形的轮廓图
【机 构】
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沈阳理工大学机械工程学院,国网辽宁省电力有限公司营口供电公司
【基金项目】
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辽宁省科技厅资助项目(20131097);辽宁省教育厅资助项目(L2014082)
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针对图像识别中图像尺寸比例不一致、旋转角度不相同,以及识别率低、鲁棒性差的问题,提出一种图像的形态学识别算法。首先对图像进行中心化及归一化处理,同时将图形的轮廓图像转换为二值图像;其次采用大小变化的圆形进行图像过滤,获取图形不同尺寸的形态学特征,建立扇形区域特征向量;最后采用多尺度的分析方法进行图像识别以及图像角度分析。在角度无关性、比例无关性、轮廓干扰鲁棒性下与传统方法进行对比实验,实验结果表明该方法有较高的识别率,并可以分析出图像间的角度差值,在图像轮廓有噪声的情况下有较好的鲁棒性,同时大大降低了图像
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