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文档简介
202010631727.52020.07.03号进的OTSU二维阈值分割方法快速检测图像中的2步骤3、根据基准图中检测到的高光区域位置，用透视变换后的辅助图相对应区域位所对应的均值矢量为μ,公式如下：3*通过以上步骤求得最佳阈值后，利用该阈值对0～255个亮度等级的2.根据权利要求1所述基于图像融合的高光区域去中的所有匹配点对进行校验，判断局内点数所占匹配点对总数比例是否大于50若大于45[0016]计算机图像处理系统通过MicrosoftVisualStudio开发平台中配置OpenCV、[0025]根据基准图中检测到的高光区域位置，用透视变换后的图像中的所有匹配点对进行校验，判断局内点数所占匹配点对总数比例是否大于50若6[0052]本发明采用阈值分割方法来对高光区域进行检测，并在7μ2像所对应的均值矢量为μ,公式如下：[0080]图像融合(ImageFusion)是将采集到关于同一目标的两幅或多幅图像综合成一8[0083]目前在特征点描述方面最经典的是SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)到高斯差分图像。将同组除顶层和底层外的每层高斯差分图像的每个像素点与其同层8个[0091]步骤3：由于检测到的极值点是离散空间的极值点，并不是连续空间真正的特征9使其具有光照不变性，对这128维特征向量进行归一化处理并取一阈值对梯度幅值进行限＝[a13a23]T可对图像进选用。[0126]利用最佳变换矩阵对辅助图进行调整，将其相对应区域[0132]步骤2：为了提高运算速度，对红黄区域筛选后的基准图进行灰度化处理，利用[0139]根据公式(20)，判定连通区域像素面积大于阈值Varea-thre的区域为备选有效压板
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