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由于传统SURF匹配算法选取大量不符合预期的特征点,增加了后期匹配运算时间,导致不能满足工业级应用快速性的要求。提出一种改进的SURF算法,首先对摄像头获取的目标图像进行均值滤波处理,然后选择合理阈值、运用Canny算子对获取的目标图像进行边缘检测,再通过Hessian矩阵获取图像局部最值,并利用SURF算法对边缘图像进行匹配。仿真结果表明,该SURF算法在应用于工业机器人目标识别匹配时,既能减少匹配时间,又可以提高匹配准确度。 相似文献
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