【摘 要】
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针对传统的全局阈值分割算法在复杂背景下分割不足的缺点以及传统局部动态阈值分割灰度不连续的缺点,在传统局部动态阈值算法的基础上进行了改进。该算法先求取每一局部子图
【机 构】
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西安科技大学计算机科学与技术学院; 西安科技大学电气与控制工程学院;
【基金项目】
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陕西省教育厅科学研究计划项目资助(2013JK1188);陕西省教育厅专项科研计划项目(12JK0787)
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针对传统的全局阈值分割算法在复杂背景下分割不足的缺点以及传统局部动态阈值分割灰度不连续的缺点,在传统局部动态阈值算法的基础上进行了改进。该算法先求取每一局部子图像的阈值,再利用子图像的阈值求取局部动态阈值,最后用求得的局部动态阈值来求取所有图像像素的阈值。用此方法来分割大量无序堆放的钢管图像,实验表明,这种改进算法和几种传统算法比较,能够更精确地分割受光不均及多阴影的复杂背景图像,为后续统计钢管数量的工作奠定了基础。使得图像中钢管的识别率有了明显的提高,接近96%。
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