[發明專利]一種木材同一性檢測方法

有效

• 申請號: 202010525814.2
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111695498B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 孫永科;王憲;邱堅;杜官本
• 申請（專利權）人: 西南林業大學
• 主分類號: G06V20/69
• 分類號: G06V20/69
• 代理公司: 北京睿博行遠知識產權代理有限公司 11297
• 代理人: 龔家驊

1.一種木材同一性檢測方法，其特征在于，該方法包括：

采集橫截面以20X放大鏡截取300x300像素的圖片信息，

再采用ORB算法提取圖像中的關鍵點，逐一對灰度圖片中的所有像素進行遍歷，比較選定像素點與其鄰居之間的灰度值，如果灰度值差異超過指定的閾值，在記為關鍵點，保存在關鍵點集合中；

然后對關鍵點進行遍歷，計算每一個關鍵點所在區域的形心，計算機關鍵點與其形心的之間旋轉角度，對關鍵點所在區域進行旋轉，計算關鍵點的描述子；特征點是關鍵點與其鄰居的灰度值的差值；

統計描述子相匹配的關鍵點數目，定義相匹配的點為特征點，如果匹配成功的點數目到達設定的閾值，則認為圖片來自相同的木材，否則認為圖片來自不同的木材；最后輸出結果；

具體步驟如下：

步驟1：

選取橫截面為采集部位，以20X放大鏡電子顯微鏡采集300x300像素的圖像信息；

步驟2：

利用ORB算法提取圖像中的關鍵點，先把彩色圖片轉換成灰度圖，然后遍歷圖片中所有的像素，計算該點與其4個近鄰的灰度值差；

步驟3：

得到關鍵點集合，對關鍵點進行遍歷并計算每一個關鍵點所在區域的形心，所述區域為一個以關鍵點為中心的矩形區域，所述區域的大小為15x15,按既定計算區域的形心；

步驟4：

定義相匹配的關鍵點為特征點，

在一個特征區域中求取特征點到形心的特征向量與x坐標軸存在的夾角θ，將θ角度對特征區域進行旋轉操作，求得旋轉矩陣；

步驟5：

將其中任意一個特征點p描述符記為f_n(P)，

其中n＝256，τ(I:x,y)表示x與點y的灰度值比較結果，

若x的灰度值大于y的灰度值，函數

返回0，否則返回1；

步驟6：進行同一性認定時，

首先需要對特征點進行匹配操作，然后統計匹配成功的比例，如果匹配成功的數目達到設定的閾值，則認為兩幅圖像來自同一木材個體；特征點的相似度通過他們描述符的歐拉距離進行判斷，按照下式規則判定，

再在進行特征點匹配時，最開始每一個點都取2個距離最小的匹配點，最后判斷這兩個特征點之間的距離，如果第一個匹配點的距離小于第二個匹點的距離的70％,則認為這是一個成功的匹配，否則取消匹配；

定義匹配基數S_t是兩幅圖像特征點數的最大值乘以0.16，如果成功匹配的點的數目大于S_t，顯示兩幅圖像來自同一個木材個體；

在步驟3中，具體算法為采用下式(2)表達為

其中，I(x，y)表示點(x，y)的灰度值，p,q∈{0,1}；

所述區域的形心坐標式(3)表達為

2.根據權利要求1所述的一種木材同一性檢測方法，其特征在于：在步驟1中，假設當前遍歷的點為p，它的四個近鄰定義為以3位半徑的4個點p₁,p₂,p₃,p₄，然后利用式(1)分別計算點p與它們的灰度值的差；

d_i＝|I_p-I_pi|??????????????????(1)，

其中，I_p表示p點的灰度值；

若四個鄰居中有2個鄰居的灰度值與p的灰度值相差超過指定的閾值，則p點記為一個特征點；在遍歷完圖片后，記錄多個特征點。

3.根據權利要求1所述的一種木材同一性檢測方法，其特征在于：在步驟4中，求得θ＝atan2(m₀₁,m₁₀)，以B_θ＝R_θB，旋轉矩陣為

4.根據權利要求1所述的一種木材同一性檢測方法，其特征在于：在步驟6中，所述匹配基數S_t為max(F_A,F_B)×0.16。

5.一種計算機存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：該程序被處理器執行時實現如權利要求1—4任一所述方法的步驟。