特征提取算法在工件识别中的研究

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 5次 | 上传用户：manacewj

【摘要】

：

特征提取在工件识别中具有重要的意义.运用灰度变换与平滑去噪对获取到的原始图像进行图像预处理.提出改进的工件特征提取方法.SURF算法作为SIFT算法的加速版,不仅能够确保检测到的特征点的稳定性,而且能很大程度地加快特征提取的时间,满足了工件识别过程中实时性的需求.采用改进的SURF算法的特征匹配方法进行工件的识别.实验表明,改进的特征匹配方法对工件识别精确且速度较快.

【作者】

：

黎卫波韩卫光

【机构】

：

中国科学院沈阳计算技术研究所,中国科学院大学

【出处】

：

计算机系统应用

【发表日期】

：

2018年02期

【关键词】

：

灰度变换平滑去噪特征提取识别 grayscale transformation smooth denoising feature extraction

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