基于改进SURF算法的药品识别方法

摘要

本发明公开了一种基于改进SURF算法的药品识别方法，包括：获取药袋图像；构建Hessian矩阵生成兴趣点；构建尺度空间；定位特征点；分配特征点主方向；生成特征点描述子；通过欧式距离来对特征点进行最初的提取，再通过余弦相似度对特征点进行筛选，若测得两个向量间的余弦值比小于设定的阈值则筛除，否则保留该特征点；最后使用模板匹配完成药品的审核识别，即根据检测的药袋图像与模板图像匹配点的匹配数量选择出与检测图像最相似的模板，该模板的种类即检测药袋图像的种类。本发明综合考虑药品审核匹配时的实验环境，对药袋特征的匹配识别准确率高，在旋转和光照上有较好的鲁棒性以及较快的匹配速度。