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首页> 外文会议>International Conference on Computational Science and Its Applications(ICCSA 2004) pt.4; 20040514-20040517; Assisi; IT >Object Mark Segmentation Algorithm Using Dynamic Programming for Poor Quality Images in Automated Inspection Process
【24h】

Object Mark Segmentation Algorithm Using Dynamic Programming for Poor Quality Images in Automated Inspection Process

机译：动态规划中自动检查过程中质量差图像的目标标记分割算法

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This paper presents a method to segment object ID (identification) marks on poor quality images under uncontrolled lighting conditions of automated inspection process. The method is based on multiple templates and normalized gray-level correlation (NGC) method. We propose a multiple template method, called as ATM (Active Template Model) which uses a search technique of multiple templates from model templates to match and segment character regions of the inspection images. Conventional Snakes algorithm provides a good methodology to model the functional of ATM. To increase the computation speed to segment the ID mark regions, we introduce the Dynamic Programming based algorithm. Experimental results using real images from automated factory are presented.
机译：本文提出了一种在自动检查过程中不受控制的照明条件下，对质量差的图像上的对象ID（识别）标记进行分割的方法。该方法基于多个模板和归一化灰度相关（NGC）方法。我们提出了一种称为ATM（活动模板模型）的多模板方法，该方法使用从模型模板中搜索多个模板的技术来匹配和分割检查图像的字符区域。常规的Snakes算法提供了一种很好的方法来对ATM的功能进行建模。为了提高分割ID标记区域的计算速度，我们引入了基于动态编程的算法。呈现了使用来自自动化工厂的真实图像的实验结果。

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