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结合小波变换与SIFT特征的工件图像匹配

         

摘要

小波变换具有数据压缩和检测信号局部突变的能力,而SIFT(尺度不变特征变换)对于平移、旋转、缩放和部分遮挡具有不变性.结合小波变换与SIFT特征提出了一种有效的工件图像匹配方法.该方法将原始图和模板图做小波分解以获得粗尺度的平滑图像;利用DoG算子对工件图像进行关键点检测,进而用欧氏距离对关键点进行特征匹配.最后对特征点进行错配消除.因此,两者优势的结合不但可以有效减少工件图像匹配的计算量,而且还可以减弱对于图像采集平台拍摄方位、拍摄距离、角度、光照条件等的依赖性,提高算法的实用性.

著录项

  • 来源
    《机械科学与技术》 |2009年第5期|638-642|共5页
  • 作者单位

    西安理工大学,机械与精密仪器工程学院,西安,710048;

    西安理工大学,机械与精密仪器工程学院,西安,710048;

    西安理工大学,自动化与信息工程学院,西安,710048;

    西安理工大学,机械与精密仪器工程学院,西安,710048;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP391.41;
  • 关键词

    工件识别; 图像匹配; SIFT; 小波分解;

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