登录 | 注册 | 退出 | 公司首页 | 繁体中文 | 满意度调查
综合馆
特征提取算法在工件识别中的研究
  • 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  LI Wei-Bo  HAN Wei-Guang 

  • 作者单位

    中国科学院 沈阳计算技术研究所, 沈阳 110168;中国科学院大学, 北京 100049/中国科学院大学,北京,100049

  • 刊期

    2018年2期 ISTIC

  • 关键词

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

相似文献 查看更多>>
3.233.221.149