【摘 要】
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鉴于传统SIFT(Scale-Invarivant Feature Transform)算法对复杂环境中工具图像匹配的准确率低、速度慢,提出了一种基于边缘信息的SIFT图像匹配算法。采用自适应平滑滤波和改进O
【基金项目】
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吉林省省级产业创新专项资金资助项目(2018C038-2);吉林省科技发展计划基金资助项目(20170204067GX);长春市科技发展计划基金资助项目(17DY032)
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鉴于传统SIFT(Scale-Invarivant Feature Transform)算法对复杂环境中工具图像匹配的准确率低、速度慢,提出了一种基于边缘信息的SIFT图像匹配算法。采用自适应平滑滤波和改进Otsu算法对Canny算子进行改进,获取工具图像的边缘信息,然后采用形态学运算对边缘进行膨胀和闭运算,去除边缘的鸿沟,最后使用SIFT算法提取稳定特征点实现工具图像匹配。实验结果表明,改进的Canny算子能消除图像中伪边缘对边缘检测的影响,具备较强的自适应性;对于存在尺度变化、缩放、旋转和部分遮挡等情
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