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结合SURF和聚类分析方法实现运动目标的快速跟踪摘要：为了解决运动目标快速跟踪过程中实时稳定的跟踪问题，提出了结合SURF（SpeedUpRobustFeatures）和K均值聚类分析的运动目标。 快速跟踪算法(SURF-KMs)，提取并描述图像的局部多尺度特征。基于SURF的大尺度表面缺陷拼接暗场成像研究，提出使用SURF方法对子区域图像进行特征分析，并对相邻子区域图像进行特征分析。 通过进行配准和拼接，可以获得高质量的全局暗场图像。研究表明，SURF配准和拼接具有良好的鲁棒性和较快的计算速度，可以实现对曲面整个表面的超精密处理。

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