Research on an improved SURF matching algorithm for door handle images

膨胀(度量空间) 计算机科学 GSM演进的增强数据速率 匹配(统计) 钥匙(锁) Blossom算法 图像(数学) 特征(语言学) 算法 人工智能 特征提取 计算机视觉 边缘检测 图像处理 模式识别(心理学) 数学 语言学 统计 哲学 计算机安全 组合数学
作者
Tengfei Zhao,Ximin Zhang,Jinbo Zhang
标识
DOI:10.1109/itaic54216.2022.9836532
摘要

Aiming at the requirement of fastness and accuracy of the feature extraction and matching of the door handle image, an improved SURF algorithm is proposed. The algorithm mainly improves the problem that the image is more difficult to extract a large number of information points at smooth area.increases the edge detection algorithm, obtains the edge information of the image and then performs the morphological processing, And obtains the key edge information of the door handle image by the dilation operation and the Opening Operation, and then extracts the key points, and obtains more obvious information. Compared with the original SURF algorithm, the accuracy of the improved SURF algorithm is better than that of the original SURF algorithm at smooth area and the matching accuracy is improved obviously. Because the total number of extracted feature points decreases, so the matching time is greatly saved, thus enhancing the real-time performance of the algorithm.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ytli发布了新的文献求助30
1秒前
洁净的天德完成签到,获得积分10
2秒前
欢呼阁完成签到,获得积分10
6秒前
李开心完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
lq完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
gudujian870928完成签到,获得积分10
8秒前
Docsiwen完成签到 ,获得积分10
8秒前
小瑄完成签到 ,获得积分10
9秒前
研友_08oa3n完成签到 ,获得积分10
9秒前
满意白卉完成签到 ,获得积分10
10秒前
phoebe发布了新的文献求助10
10秒前
李小小飞完成签到,获得积分10
10秒前
aurora完成签到,获得积分10
10秒前
九湖夷上发布了新的文献求助10
10秒前
MADAO发布了新的文献求助200
10秒前
Frac_er完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
杨羕完成签到,获得积分10
11秒前
嗨嗨嗨完成签到,获得积分10
12秒前
新威宝贝完成签到,获得积分10
12秒前
bettersy完成签到,获得积分10
12秒前
糖糖科研顺利呀完成签到 ,获得积分10
12秒前
xavier完成签到,获得积分10
13秒前
16秒前
肯德鸭完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
ytli完成签到 ,获得积分10
19秒前
Jabowoo完成签到,获得积分10
19秒前
雪雨夜心完成签到,获得积分10
22秒前
净禅完成签到 ,获得积分10
22秒前
巧克力完成签到 ,获得积分10
22秒前
王明磊完成签到 ,获得积分10
23秒前
xzn1123完成签到,获得积分0
23秒前
xue完成签到 ,获得积分10
23秒前
adeno完成签到,获得积分10
24秒前
闫栋完成签到 ,获得积分10
25秒前
娜娜完成签到 ,获得积分10
25秒前
25秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
Essentials of Performance Analysis in Sport 500
Measure Mean Linear Intercept 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3729223
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3274416
关于积分的说明 9985247
捐赠科研通 2989619
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1640667
邀请新用户注册赠送积分活动 779260
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 748165