【摘 要】
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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
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61074087)
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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，然后选择合理阂值、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。
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