基于奇异值分解的机器人视觉图像显著目标自动提取方法研究OA
传统机器人视觉图像显著目标自动提取方法直接对机器人视觉图像进行显著性处理,未对图像进行超像素分割,造成传统方法目标提取效果较差.鉴于此,提出基于奇异值分解的机器人视觉图像显著目标自动提取方法,对机器人视觉图像进行超像素分割,在完成分割后,基于奇异值分解进行机器人视觉图像显著性处理,以减少图像中的不平衡性,最后利用显著性实现目标自动提取.设计对比实验,实验结果表明,该研究方法在提取机器人视觉图像显著目标方面效果更优.
孙百康;李艳军;周茂辉
南京航空航天大学,江苏南京 210000
计算机与自动化
奇异值分解机器人视觉目标提取提取方法
《机电信息》 2024 (007)
49-51,55 / 4
国家自然科学基金(50705097)"基于多维动基座的航空系统辐照实验技术研究"(KFKT2022A07);中国民航总局科技基金(MHRD07238);南京航空航天大学研究生开放基金(kfjj20200725)
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