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药用玻璃瓶在传送的过程中可能会发生平移、旋转或者受到噪声的影响,目前药瓶印刷字还没有有效的方法来检测。为了准确的检测出印刷字的缺陷,比较了两种检测的方法:Harris与归一化互相关 (NCC)相结合的匹配方法、SIFT(scale invariant feature transform)与欧氏距离相结合的匹配方法。将这两种方法应用到药瓶印刷字检测系统中,选出最有效的方法。实验结果表明:与Harris相比,SIFT方法能够更准确地提取图像的特征点,且与欧氏距离相匹配的正确匹配率高,可达到理想的实验效果。 相似文献
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边缘检测是实现图像分割、特征提取和图像理解的基础.研究了传统Canny算子的优势与不足.在此基础上,提出了一种快速分块自适应Canny算法.方法首先按字符大小分割图像,然后在每一块上进行自适应边缘检测.自适应边缘检测是在平滑图像的同时得到高斯滤波尺度参数,然后采用Otsu方法的自适应阈值计算Canny算子的高、低门限值.实验结果表明,方法不需人工设定参数就能自动提取不同光照背景下的钢印数字边缘,而且能有效抑制噪声,与传统Canny算子相比,边缘连接程度最佳,噪声敏感程度较低,实时性较强. 相似文献
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