基于麻雀搜索優(yōu)化的背景分割算法的板簧尺寸檢測(cè)方法

摘要： 針對(duì)復(fù)雜背景下汽車板簧輪廓特征點(diǎn)難以提取的問題，提出改進(jìn)麻雀搜索優(yōu)化的K-means背景分割算法并輔以投射線激光提取待測(cè)特征點(diǎn)。首先，通過遍歷全局像素，根據(jù)梯度閾值確定最優(yōu)方向，減小向最優(yōu)方向移動(dòng)的步長(zhǎng)數(shù)值，以此改進(jìn)麻雀搜索優(yōu)化算法，克服算法全局搜索能力弱、容易陷入局部最優(yōu)的問題；其次，將麻雀搜索的感興趣像素點(diǎn)作為K-means算法的初始中心點(diǎn)，把具有相似特征的像素點(diǎn)聚為一類，...