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基于卷积神经网络的亚像素线边缘角检测及其在测量中的应用( Convolutional Neural Network-Based Sub-Pixel Line-Edged Angle Detection With Applications in Measurement )
S Pang
在许多应用中，高精度测量正成为一个迫切的要求。提出了一种新的基于卷积神经网络的亚像素线边缘角检测方法。利用目标的几何倾斜角精确地估计出目标的直线边缘，边缘点位于直线上。具体地说，首先通过图像预处理得到像素级的线边缘图像。然后，有效地构造了两个独立的卷积神经网络，以提高它们对亚像素线边缘角度分类的判别能力。将像素级的线状边缘图像作为输入，最终的网络输出为特定的亚像素级的线边缘角。最后，利用估计的角度精确地执行亚像素级直径测量。与现有的方法相比，该方法能够以0.1度的精度对亚像素线边缘角进行端到端的估计，即使对有噪声的图像也是如此。角度测量的仿真结果和直径测量的实际实验验证了该方法的有效性。
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