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申请/专利权人：西安应用光学研究所
摘要：本发明提供了一种基于无监督机器学习的十字图像中心定位方法，包括以下步骤：获取十字图像，并将十字图像转化为灰度图像；利用自适应阈值法对灰度图像进行二值化操作，得到二值化图像；利用先腐蚀后膨胀形态学对二值化图像进行处理；利用canny算法提取步骤3处理后的二值化图像边缘，得到边缘图像；利用Hough变换检测边缘图像角点，得到角点坐标；利用无监督机器学习的K‑mean算法对角点坐标进行聚类，最终计算出十字中心点坐标。本发明所提供的基于无监督机器学习的十字图像中心定位方法，针对中心偏测量仪和自准直仪的十字图像在定位测量过程中鲁棒性差以及噪声高的特点所提出，具有高实时性和高鲁棒性，针对各类情况下的噪声图片都具有良好的计算能力。
主权项：1.一种基于无监督机器学习的十字图像中心定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取十字图像，并将十字图像转化为灰度图像；步骤2：利用自适应阈值法对灰度图像进行二值化操作，得到二值化图像；步骤3：利用先腐蚀后膨胀的形态学方法对二值化图像进行处理，去除二值化图像的白噪音和暗噪音；步骤4：利用canny算法提取步骤3处理后的二值化图像边缘，得到边缘图像；步骤5：利用Hough变换检测边缘图像角点，得到角点坐标；步骤6：利用无监督机器学习的K-mean算法对角点坐标进行聚类，最终计算出十字中心点坐标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安应用光学研究所 一种基于无监督机器学习的十字图像中心定位方法
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