作者：王中意; 车进重叠叶片叶面积链码角点神经网络边缘预测
摘要：为有效解决重叠叶片目标边缘修复难的问题，提出一种基于L-M算法的改进型BP神经网络对叶片重叠部分边缘进行预测重建的方法。首先使用数学形态学方法去除叶片的叶柄部分，采用链码差算法精确提取角点，用相关分割准则分割重叠目标；得到目标区域边界点到图像质心的距离和角度，然后利用基于L-M算法的改进型BP神经网络，通过角度预测遮挡重叠部分图像质心到边缘点的距离。最后将预测的距离值转换到图像坐标，得到重建的边缘。通过实验，该方法在保证叶片基本形状下，重建边缘后叶片面积误差可在10%以下，边缘预测效果较好，实验表明该方法可行有效。该方法可以更加方便快捷的测定重叠叶片面积，对重叠叶片边缘重建具有一定的现实意义。
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