[發明專利]一種剪切工具圖片的相似度匹配方法

有效

• 申請號: 201610101323.9
• 申請日: 2016-02-24
• 公開（公告）號: CN105787487B
• 公開（公告）日: 2019-04-12
• 發明（設計）人: 潘楠;楊敬樹;莫曉聃;羿澤光;王森;王莉
• 申請（專利權）人: 昆明理工大學;云南省科學技術院
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及一種剪切工具圖片的相似度匹配方法，屬于信息技術領域。本發明首先生成灰度圖；再去除工具圖像兩側的角尺，得到含有工具部分的圖像；再進行GVF平滑圖像的梯度場操作，消除噪聲和尺度較小的細節，獲得工具輪廓清晰的圖像；再進行特征點檢測；將檢測到的特征點進行主方向分配；根據特征點的主方向生成特征描述子；利用歐式距離公式對特征點描述子中的特征向量進行特征點匹配，進而得出相似度大小。本發明能有效的解決標準SIFT算法因特征點都是集中在物體的局部小細節(較小尺度的特征)，而不能對剪切工具進行分類的問題，通過GVF?Harris?SIFT完成圖像相似度的對比算法，最終實現工痕項目的剪切工具種類識別。

技術領域

本發明涉及一種剪切工具圖片的相似度匹配方法，屬于信息技術領域。

背景技術

標準SIFT(尺度不變特征變換)算法具有尺度、旋轉、光照等特征不變性，在物體識別領域有著廣泛應用，但其很多特征點都是集中在物體的局部小細節(較小尺度的特征)。這種情況下標準SIFT算法無法有效對剪切工具進行分類，因為同一類別的工具只在輪廓方面有著相似性，較多的小尺度特征點會嚴重干擾圖像相似度的計算。

一種剪切工具圖片相似度對比算法使用一種特殊的特征提取方式GVF-Harris-SIFT，通過GVF(梯度向量流)來平滑圖像的梯度場，緊接著使用Harris角點檢測算法將工具的角點檢測出來，然后使用SIFT的描述子獲取特征點對應的特征向量，最終通過匹配兩張工具的特征點，來衡量工具的相似度。

發明內容

本發明提供了一種剪切工具圖片的相似度匹配方法，以用于解決標準SIFT算法因特征點都是集中在物體的局部小細節(較小尺度的特征)，而不能對剪切工具進行分類的問題。

本發明剪切工具圖片的相似度匹配方法是這樣實現的：所述剪切工具圖片的相似度匹配方法的具體步驟如下：

Step1、根據最初的三通道彩色圖生成灰度圖；

Step2、在生成的灰度圖上，去除工具圖像兩側的角尺，得到含有工具部分的圖像；

Step3、對去除過角尺的工具圖像進行GVF平滑圖像的梯度場操作，消除噪聲和尺度較小的細節，獲得工具輪廓清晰的圖像；

Step4、對工具輪廓清晰的圖像進行特征點檢測；

Step5、將檢測到的特征點進行主方向分配；

Step6、根據特征點的主方向生成特征描述子；

Step7、利用歐式距離公式對特征點描述子中的特征向量進行特征點匹配，進而得出相似度大小。

所述步驟Step1中，具體步驟為：

Step1.1、將圖像的左上角作為原點，水平方向為x軸，垂直方向為y軸，構造一個笛卡爾坐標系；

Step1.2、通過公式：gray＝0.27*red+0.71*green+0.07*blue將彩色圖轉化成灰度圖；

其中：gray是灰度值，red是紅色通道值，green是綠色通道值，blue是藍色通道值。

所述步驟Step2中，具體步驟為：

Step2.1、利用公式和分別計算轉化后的灰度圖圖像I(x,y)的水平邊緣和垂直邊緣；

其中：Prewitt_horizontal是圖像的水平邊緣，Prewitt_vertacal是圖像的垂直邊緣；

Step2.2、通過計算出來的水平邊緣和垂直邊緣，利用公式：得出角尺的邊緣圖Edge(x,y)；