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龙图腾网获悉江苏理工学院申请的专利一种基于改进的ACA-Zernike矩磁瓦边缘检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118334069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410589868.3，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种基于改进的ACA-Zernike矩磁瓦边缘检测方法是由张陈;徐成;单文桃;李成真;陈泽明设计研发完成，并于2024-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进的ACA-Zernike矩磁瓦边缘检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进的ACA‑Zernike矩磁瓦边缘检测方法，本发明方法结合了基于改进的ACA算子和Zernike矩进行亚像素级别的磁瓦边缘检测。首先，通过应用自适应中值滤波技术改进ACA算子，以获取像素级图像并实现粗定位。在此基础上，进一步优化了Zernike矩边缘阈值的选择。最后，通过应用最小二乘法拟合直线，实现对磁瓦轴长、弦长尺寸的精确测量。该算法不仅显著减少了噪声的干扰，还显著提高了检测的精度。

本发明授权一种基于改进的ACA-Zernike矩磁瓦边缘检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的ACA-Zernike矩磁瓦边缘检测方法，其特征在于：包括如下步骤： 1采集磁瓦图像fx,y并进行预处理，利用改进蚁群算子进行获取磁瓦图像的像素级边缘； 2根据步骤1所获得的像素级边缘坐标，将采集的原始磁瓦图像fx,y中的边缘领域像素灰度值与Zernike矩的模板系数M00、M11、M20、M31、M40,进行卷积，得到Zernike矩的子模板系数Z00、Z11、Z20、Z31、Z40 3通过边缘阶跃模型得到不同阶次的Zernike矩Z00、Z11、Z20、Z31、Z40，代入步骤2所得到Zernike矩的子模板系数Z00、Z11、Z20、Z31、Z40，得到模型参数l、h、k、θ； 4利用二维Otsu算法获取最佳判断阈值kt，判断边缘像素点是否满足边缘判断条件k≥k∩l≤l，k、l为判断阈值； 5根据优化后最小二乘法直线拟合，将平方总和作为度量指标来替代经典二乘法的距离，获取磁瓦尺寸； 利用改进蚁群算子进行获取磁瓦图像的像素级边缘，具体包括： 1蚂蚁通过信息素和启发函数来选择下一节点，转移概率公式如下： 式中，pi,j是蚂蚁从节点注意到节点的概率，τi,j是节点与节点路径上的信息素，ηi,j是节点i与节点j之间的启发函数，通常取两点之间欧氏距离的倒数，α,β分别表示转移时信息素与启发函数的重要程度； 当蚂蚁按照转移概率公式完成第一次寻路后，信息素需要更新，公式如下： ， ， 式中，m是蚂蚁个数，ρ是信息素的蒸发率，规定0＜ρ≤1；△τki,j是第k只蚂蚁在它经过的边上释放的信息素量，它等于蚂蚁k本轮构建路径长度的倒数；Ck表示路径长度，它是Rk中所有边的长度和； 2启发信息改进： 首先令每只蚂蚁随机分布在M×N的二维网格点阵上，蚂蚁在所述二维网格点阵上运动，规定蚂蚁每步仅能移动一个像素点， 接着选取Sobel算子作为启发信息，用Sobel算子得到的边缘将作为蚁群边缘检测算法的启发信息η，像素点的启发信息的公式如下： ， 3信息素改进： 改进的信息素添加格外项称之为精英蚂蚁，对信息素量采取如下自适应改进： ， 每次循环之后给予最优路径额外的信息素量，找出这个解的蚂蚁成为精英蚂蚁，将这条最有路径记为Tb,针对路径Tb的额外强化是通过向Tb中的每一条边增加eLb大小的信息素得到的，其中e是一个参数，它定义了给予路径Tb的权值大小，Lb代表了Tb的长度，△定义为： ， 对e的取值进行如下改进： 。

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