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J-GLOBAL ID:201702289896934775   整理番号:17A1937525

CB形態学とグレイコード分解による紙の検出【JST・京大機械翻訳】

Paper defect detection based on CB morphology and gray-code decomposition
著者 (3件):
資料名:
巻: 53  号: 17  ページ: 186-191  発行年: 2017年 
JST資料番号: C2533A  ISSN: 1002-8331  CODEN: JGYYAT  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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伝統的な紙病検出アルゴリズムは,低い妨害能力,不正確な位置決め,および複雑な操作のために,輪郭構造要素の形態学と灰色分解に基づく紙検出アルゴリズムを提案した。最初に,マルチスケールCB形態フィルタリングアルゴリズムを用いて,紙画像をフィルタリングし,次に,グレイコード分解を行い,最後に,多構造要素CB形態学を用いて,重要なビットマップのエッジを抽出した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが単純で,良好な抗干渉能力を有し,正確に紙欠陥を位置付けることができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
著者キーワード (3件):
分類 (2件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  計算機網 
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