[發明專利]一種用于織物分割的紋理特征匹配方法及裝置

有效

• 申請號: 201811423853.0
• 申請日: 2018-11-27
• 公開（公告）號: CN109785283B
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發明（設計）人: 姚迅;馬力克;孫春雨;張麗巖
• 申請（專利權）人: 佛山市奧策科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/73;G06T7/10;G06T7/33
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 謝泳祥

1.一種用于織物分割的紋理特征匹配方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟1，對原始圖像進行平滑降噪處理；

步驟2，檢測圖像的特征點；

步驟3，對特征點進行篩查與定位；

步驟4，進行特征點匹配；

步驟5，特征點集聚類；

步驟6，計算標準圖像到輸入圖像的仿射變換；

其中，計算標準圖像到輸入圖像的仿射變換的方法為：由于輸入圖像和標準圖像之間已經匹配成功的特征向量是一對多的關系,輸入圖像上可以匹配多個標準圖像,故需要將這一對多的關系聚類劃分為一對一的關系；實際操作上通過聚類將得到的一對一之間的圖像映射關系放入到數組中，遍歷該數組，由此得到原圖像和目標圖像內各個圖案的映射關系；

通過匹配4對以上已匹配特征向量，得到用于將原圖像上的像素點變換到目標圖像上的變換矩陣；

步驟7，根據圖像角點計算出待匹配圖像的頂點；

其中，在步驟7中，根據圖像角點計算出待匹配圖像的頂點的方法為：

在步驟6的基礎上，已經找到了標準圖像和待匹配圖像之間的用變換矩陣描述的轉換關系，因此，本步驟的目的是在待匹配圖像中找出織物的切割路徑，其具體操作就是根據變換矩陣得到標準圖像的圖像邊界點，即角點變換到待匹配圖像中，進而求解出織物的切割路線，本步驟中，標準圖像和待匹配圖像用如下公式描述：

I＝AI_stand，

其中I是指待匹配圖像、A是變換矩陣、I_stand是指標準圖像；

此矩陣A為標準模板圖與待匹配圖像中某一部分經過聚類后的特征點對應求出來的仿射矩陣，由于在待匹配圖像中有多個需要匹配的部分，因此對于待匹配中的每一小塊圖像，與標準模板圖都有一個對應的變換矩陣A，分別求出對應的變換矩陣，表示為{A₁，A₂，A₃，…，A_k}，由此變換矩陣組根據標準模板圖中四個頂點坐標分別求出待匹配圖中的所有頂點坐標，標準模板圖中頂點數為4，在待匹配圖像中求出的頂點數為4*k，其中k為待匹配圖像中包含的標準模板圖的個數；

步驟8，合并頂點和聚類，更新頂點和邊矩陣；

其中，在步驟8中，合并頂點和聚類，更新頂點和邊矩陣的方法為：在步驟6的基礎上，檢測目標圖像上的各個多邊形與其相鄰的多邊形的頂點的距離，判斷頂點間距離是否小于閾值，如小于閾值，則將兩個頂點合并為一個頂點并將新頂點更新到矩陣內，再對邊矩陣進行更新操作；

步驟9，輸出路徑與分割結果；

其中，在步驟9中，輸出路徑與分割結果的方法為，在步驟7的基礎上，將點和邊矩陣輸出到激光切割機，即輸出路徑，并在計算機上顯示切割結果。

2.根據權利要求1所述的一種用于織物分割的紋理特征匹配方法，其特征在于，在步驟1中，所述對原始圖像進行平滑降噪處理的方法為，令原始圖像u₀通過高斯核G_σ卷積得到高斯模糊的圖像u_t，數學形式為：

其中，表示二維高斯核函數，在已知σ的條件下，將原始圖像在線性時間不變的條件下進行平滑降噪處理，F,F^-1分別表示傅里葉變換及逆變換算子，ο表示算子的作用，λ為正則參數。

3.根據權利要求1所述的一種用于織物分割的紋理特征匹配方法，其特征在于，在步驟2中，所述檢測圖像的特征點的方法為，通過DOG差分高斯檢測圖像的特征點，使用DOG差分高斯算子進行檢測，算子定義為：

D(x,y,σ)＝[G(x,y,kσ)-G(x,y,σ)]*I(x,y)，

將每個像素點要和其圖像域和尺度域的所有相鄰點進行比較，比較其像素值是否是像素所在圖像域和尺度域的相鄰像素點的最大值，在二維圖像中圖像域為該像素點周圍的八個像素；尺度域為該像素所在圖像和相鄰兩幅尺度不同的圖像，兩幅圖共有十八個像素，遍歷每個像素點，與其圖像域8個點、相鄰尺度域18個點共26個點進行比較，獲得該像素所在圖像域和尺度域的相鄰像素點的最大值的點。