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摘要
针对传统最小类内方差分割方法计算量大、效率低、单阈值分割、不能多目标分割的缺点,提出了一种改进的基于最小类内方差的蛇形机器人多阈值分割方法.通过提取整幅图像的感兴趣区域(ROI),有效减小算法搜索的范围和整体计算量;根据直方图的多峰值特点,把ROI区域划分成多个子区域,采用改进的最小类内方差分割法搜索各个局部最优阈值,最终实现蛇形机器人关节组的多阈值分割.实验结果表明,该方法分割效率高,分割效果明显,且在保证实时性的同时提高了目标识别对光线变化的鲁棒性,降低了对步态变化的敏感性.
- 出版日期2013
- 单位华南理工大学
