摘要
针对当前圆弧检测算法存在误检率高、检测效率低的问题,提出一种基于多层卷积网络的圆弧快速检测算法.首先基于多层卷积网络进行圆弧信息的聚类存储,通过聚类方向自带的惯性作用将数目较少的孤立像素点当作噪声信息直接过滤,并再对其他圆弧进行全局聚类.然后以圆弧的圆心所在区域为依据对圆心阈值区域进行重构,获取圆弧阈值区间.最后根据优化策略对阈值区间进行优化,并对圆弧进行拟合和去伪,实现圆弧的快速检测.为了验证该圆弧快速检测算法的有效性,与基于切线段匹配的快速圆弧检测算法和基于边界聚类的圆弧检测算法进行对比,仿真实验结果证明该算法的检测效率更高,误检率远低于其余两种传统圆弧检测算法,并且噪声更小,清晰度更高.
基金项目
国家自然科学基金(61573168)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(JUSRP51733B)
国家科技期刊平台
NSTL
维普
万方数据