排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 171 毫秒
1
1.
基于任意形状颗粒集合的二值图像,提出了估计其体积(或质量)的方法.首先利用发光背景台面获取的颗粒灰度图像变换为相应的二值图像,得到颗粒的边界轮廓.然后再基于其边界信息,定义与颗粒形状特征相关的描述量,并将其无量纲化.将由此定义的无量纲参变量作为回归变量建立一个多元线性回归(multiple linear regression)模型用以估计颗粒集合的扁平度,进而估算颗粒体积.回归变量的系数由随机采样的501个样本颗粒(尺寸范围为4.75～25 mm)用误差最小平方和求得.将模型应用于由具有相似统计分布特征的其他颗粒集合,并将得到的体积估计值与其体积真实值相比较,实验结果显示模型的相对误差在±2%以内. 相似文献
2.
基于二值凸形图像的形状及边界参数，提出一种以毫米为度量单位进行周长计算的方法．需首先选行毫米／单位像素的换算，然后对凸形图像的原始灰度图进行二值化处理以便于边界识别，再基于边界来进行图像形状及边界参数的提取．将这些参数作为回归变量建立多元线性回归模型，用以估算凸形图像的周长偏移率，进而估算其周长．实验结果表明：本算法具有精度高、易实现等特点，为相关图像图形分析提供一定的理论参考． 相似文献
1