基于SIFT-SUSAN算法的零件图像特征提取研究  

Parts image feature extraction based on SIFT-SUSAN algorithm

作　　者：张丛[1] 李永刚[1] 罗陆锋[1] 

机构地区：[1]天津职业技术师范大学机械工程学院,天津300222

出　　处：《制造业自动化》2014年第16期81-85,共5页Manufacturing Automation

基　　金：国家自然科学基金(31171457)

摘　　要：把SIFT-SUSAN算法应用在零件图像的特征提取上,检测图像的特征极值点。首先对采集的图像进行均值滤波和Laplace锐化预处理,以此增强图像的边缘响应;利用高斯卷积和高斯差分建立尺度空间域;再利用SIFT算法提取空间极值点,并引入SUSAN算子检测空间角点;计算两种特征点的位置,生成特征描述子,实现零件图像的匹配。通过对垫片、螺母和轴承盖零件分别采用SIFT算法和SIFT-SUSAN算法进行对比试验,实验表明:SIFT-SUSAN算法结合了图像区域和边缘角点特征,得到更多的匹配点,提高了图片匹配的正确率。

关 键 词：特征提取 SIFT-SUSAN算法 均值滤波和Laplace锐化 边缘特征 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]