KRA:一种双阶段精确圆检测算法
为解决现有随机Hough变换(RHT)圆检测算法存在的无效积累严重问题,提出一种基于k-means聚类算法和随机Hough变换(RHT)圆检测算法的双阶段圆检测算法(KRA).所提出的KRA由k-means聚类算法和RHT圆检测算法两部分组成.k-means聚类算法负责对边缘点进行聚类,得到每一类边缘点额范围.在此基础上,RHT圆检测算法对区域内的点进行检测,最终得到圆的参数.实验表明,提出的KRA能检测到所有圆,并且算法的聚类和检测时间只占RHT圆检测时间的25.2％～67.8％,即采样积累减少25.2％～67.8％,从而证明了文章提出的算法在减少无效采样方面的有效性.
圆检测、感兴趣区域(ROI)、k均值聚类、随机Hough变换、小范围随机采样
TP391.41(计算技术、计算机技术)
湖南大学与上汽通用五菱汽车股份有限公司联合攻关项目"白车身焊点质量自动化检测"桂攻科:1598008-18
2021-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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