改进K-means聚类算法的自适应Canny算子工件边缘检测

作者：张宇廷; 王宗彦^*; 王曦; 范浩东

来源：组合机床与自动化加工技术, 2022, (05): 1-5.

DOI：10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.05.001

• K-means算法
• 自适应Canny算子
• 数据拟合
• 最小二乘法

针对传统Canny算子在复杂工件边缘检测中存在识别相似度低，工件边缘连续性与鲁棒适应性差的问题，提出了一种改进K-means算法的自适应Canny算子工件边缘检测技术。首先，进行相关复杂工件的形态学预处理操作，通过改进K-means算法进行分割与融合图像；其次，改进Canny算子的梯度方向与自适应度，Otsu阈值分割处理，使用最小二乘法拟合工件孔洞锯齿边界；最后，将得到的边缘结果与传统Canny算子图像进行对比，结果表明改进后图像的峰值信噪比(PSNR)与相似度(SSIM)有所提升。实现了复杂相似工件的自适应边缘检测，为算法结合图像边缘处理技术提供了一定的参考价值。

• 出版日期2022
• 单位中北大学