一種基於改進SURF和K-Means聚類的布料圖像匹配算法

一、摘要 傳統方式：通過提取布料圖像的SURF特徵進行形狀分析。缺點：速度慢（SURF特徵維度高）、匹配結果不符合人眼視覺特點（基於灰度圖）。 本文：基於小波變換的自適應SURF特徵提取算法和基於K-Means的布料圖像顏色分析算法。通過融合圖像形狀特徵、顏色特徵加快布料匹配速度，使結果更見符合人眼視覺感受。 二、背景 常見圖像匹配思路：基於灰度圖像的匹配、基於特徵圖像的匹配。 基於灰度的圖像匹配

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