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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明属于核工程领域，提供了基于机器学习填补法的Canny液膜边界标记优化方法及其优化系统。步骤1：采用Canny边缘检测算法，对液体表面的图像进行边缘检测；步骤2：根据步骤1边缘检测的数据，再进行检测边界数据的缺失或模糊情况；步骤3：根据步骤2检测到的缺失数据，应用数据填补模型，进行液膜边界数据的填补；步骤4：将图像数据输入到步骤3的数据填补模型中，得到液膜边界数据的预测，以实现对液膜的精确标记。本发明解决液膜边界标记中的数据缺失的问题，以提高液体表面的分析和测量的精度。
主权项：1.一种基于机器学习填补法的Canny液膜边界标记优化方法，其特征在于，所述优化方法具体包括以下步骤：步骤1：采用Canny边缘检测算法，对液体表面的图像进行边缘检测；步骤2：根据步骤1边缘检测的数据，再进行检测边界数据的缺失或模糊情况；步骤3：根据步骤2检测到的缺失数据，应用数据填补模型，进行液膜边界数据的填补；步骤4：将图像数据输入到步骤3的数据填补模型中，得到液膜边界数据的预测，以实现对液膜的精确标记。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 基于机器学习填补法的Canny液膜边界标记优化方法及其优化系统
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