[發明專利]一種基于遠心相機矩陣的生物圖像鑒別系統及其鑒別方法

在審

• 申請號: 202011457174.2
• 申請日: 2020-12-10
• 公開（公告）號: CN112418350A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 陳艷;夏貴勇
• 申請（專利權）人: 陳艷;夏貴勇
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06T3/40;G06T7/33;G06T7/35;H04N5/247
• 代理公司: 深圳市神州聯合知識產權代理事務所(普通合伙) 44324
• 代理人: 王志強

1.一種基于遠心相機矩陣的生物圖像鑒別系統，其特征在于，該系統包括有：

用于采集若干張被檢生物的多張高精度局部視場的原始圖像的相機矩陣；

用于將若干張高精度局部視場的原始圖像配準拼接成為高精度全局視場的拼接圖像的圖像拼接模塊；

用于分析拼接圖像并得出生物屬種分類預測結論的屬種分析模塊。

2.如權利要求1所述的基于遠心相機矩陣的生物圖像鑒別系統，其特征在于，所述相機矩陣包括有：

用于放置被檢生物的載物臺；

若干個用于獨立拍攝被檢生物的高精度、對應部位的原始圖像遠心鏡頭相機；

所述遠心鏡頭相機面對所述載物臺架設在其上方，若干個所述遠心鏡頭相機依序架設，相鄰所述遠心鏡頭相機之間保持部分視場重疊；

所述載物臺包括有載物臺本體以及容置槽；所述容置槽與被檢生物外部尺寸相適配，且所述容置槽開設在所述載物臺本體的上表面上。

3.如權利要求1所述的基于遠心相機矩陣的生物圖像鑒別系統，其特征在于，所述圖像拼接模塊包括有：

用于對輸入的兩張原始圖像分別初步提取特征點描述子的ORB算法單元；

用于對初步提取的特征點描述子進行篩查復驗，得到最終可靠的特征點描述子的SURF算法單元；

用于處理特征點描述子，將兩張原始圖像的特征點描述子進行匹配的KNN算法單元；

用于匹配過程求解精煉，計算得到兩張原始圖像之間的重疊區域的RANSAC算法單元；

以及，用于將兩張原始圖像的重疊區域融合后形成新的拼接圖像的融合單元。

4.如權利要求1所述的基于遠心相機矩陣的生物圖像鑒別系統，其特征在于，所述屬種分析模塊中包括有：

事先完成了預訓練，存儲各生物的標準圖像特征的標準特征數據庫；

用于對拼接圖像提取特征，并將其與標準特征數據庫進行比對，得到生物屬種分類預測結論的比對分析單元。

5.一種基于遠心相機矩陣的生物圖像鑒別方法，其特征在于，該方法為：

S1：圖像采集：所述相機矩陣拍攝若干張原始圖像；

S2：圖像配準拼接：所述圖像拼接模塊將若干張原始圖像拼接成為一張拼接圖像；

S3：圖像分析預測：拼接圖像輸入到屬種分析模塊中得到被檢生物的屬種分類預測結論。

6.如權利要求5所述的基于遠心相機矩陣的生物圖像鑒別方法，其特征在于，所述S1具體為：

S11：將被檢生物放置在所述載物臺上；

S12：啟動所述相機矩陣，每一個所述遠心鏡頭相機均采集其對應視場下的原始圖像。

7.如權利要求6所述的基于遠心相機矩陣的生物圖像鑒別方法，其特征在于，所述S2具體為：

S21：圖像配準：將相鄰兩個所述遠心鏡頭相機采集到的原始圖像輸入到所述圖像拼接模塊中，經所述ORB算法單元、所述SURF算法單元、所述KNN算法單元以及所述RANSAC算法單元依次處理后獲知兩張原始圖像之間的重疊區域。

S22：圖像融合拼接：將兩張原始圖像的重疊區域融合后，將兩張原始圖像通過仿射變換映射到一幅新的空白圖像中完成兩張原始圖像的融合拼接；

S23：重復S21-S23直至將所有原始圖像融合拼接成為一張完整的大幅拼接圖像。

8.如權利要求7所述的基于遠心相機矩陣的生物圖像鑒別方法，其特征在于，所述S21具體為：

S211：將相鄰兩個所述遠心鏡頭相機采集到的原始圖像輸入到所述ORB算法單元中初步提取特征點描述子，:

S212：由所述SURF算法單元對兩張原始圖像初步提取出的特征點描述子篩查復驗，得到最終可靠的特征點描述子；

S213：由所述KNN算法單元對匹配點對構建圖像序列之間的變換矩陣，對兩張原始圖像中提取得到的可靠的特征點描述子作出匹配；

S214：所述RANSAC算法單元對圖像序列之間的變換矩陣求解精煉，計算得到兩張原始圖像之間的重疊區域。

9.如權利要求9所述的基于遠心相機矩陣的生物圖像鑒別方法，其特征在于，所述S3具體為：

S31：在所述屬種分析模塊中事先建立包含了特征數據庫；

S32：向該特征數據庫中輸入各生物的標準圖像對其進行預訓練，從各生物的標準圖像中提取其對應的生物特征作為標準圖像特征存儲起來，將該特征數據庫更新為標準特征數據庫；

S33：將S2中獲得的拼接圖像輸入到所述比對分析單元中，所述比對分析單元對拼接圖像提取其對應的生物圖像特征；

S34：所述比對分析單元將提取出的生物圖像特征與標準特征數據庫進行比對，得到最終的生物屬種分類預測結論。