[发明专利]一种交叉纤维特征点匹配方法

说明书

本发明公开一种交叉纤维特征点匹配方法，该方法主要流程为：生成纤维原始图像进行预处理操作，提取边缘纤维轮廓线，计算边缘纤维轮廓线上各点的曲率值并判断纤维轮廓线角点，构建动态支撑域删除伪角点，使用两点法确定凹点并标注,计算各个凹点的左右斜率和各个凹点与凹点之间的斜率并进行比较查找匹配点。本发明克服现有技术所述的传统人工识别纤维技术的缺陷，通过交叉重叠纤维特征点的匹配检测纤维成分含量及参数测量，不受人为主观情绪影响，操作简单，智能化程度高。

技术领域

本发明涉及模式识别与数字图像处理技术领域，更具体地，涉及一种交叉纤维特征点匹配方法。

背景技术

对纺织品加工厂家、贸易双方、进出口商品等检验部门来说，混纺化纤织物中纤维成份含量的分析十分重要，往往需要对纤维进行数量统计和参数测量。目前纤维计数都是通过人工完成，这种传统方法劳动强度大、费时、费力、精度低、数据稳定性较差且存在着人为主观情绪影响。所以，随着计算机自动化技术的不断提高，通过计算机利用曲率角点提取的基础上进行特征点的匹配检测纤维成分含量及参数测量已成为可能。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的传统人工识别纤维技术的缺陷，提供一种交叉纤维特征点匹配方法，通过交叉重叠纤维特征点的匹配检测纤维成分含量及参数测量，不受人为主观情绪影响，操作简单，智能化程度高。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种交叉纤维特征点匹配方法，包括以下步骤：

S1：生成纤维原始图像，读入并将其二值化，将二值化后纤维灰度图像经开、闭运算、图像填充和增强预处理操作；

S2：提取经预处理操作后的图像纤维边缘并对其进行平滑处理，抽取图像纤维轮廓线；

S3:计算图像纤维轮廓线上各像素点的曲率值，通过与预设的第一阈值比较来确定角点；

S4：在确定角点的基础上使用两点法确定凹点，把同一交叉区域内的凹点归类为同一集合，并对该集合的所有凹点进行标注；

S5：在同一集合内，计算两相邻凹点P_i和P_j(i≠j)之间的斜率K_ij，在纤维轮廓线上计算凹点P_i与距离其左边n个像素的点P_L斜率K_iL，记为凹点P_i左斜率；在纤维轮廓线上计算凹点P_i与距离其右边n个像素的点P_R斜率K_iR，记为凹点P_i右斜率；同时记凹点P_j与点P_L之间斜率为K_jL；记凹点P_j与点P_R之间斜率为K_jR；

S6：若凹点P_i相邻的凹点P_j斜率K_ij与P_i的左斜率K_iL相减差值h₁在预设的第二阈值范围之内；若斜率K_jL与两相邻凹点P_i和P_j(i≠j)之间的斜率K_ij相减差值h₂在预设的第三阈值范围之内；取最小的h₁和h₂，则该凹点判为凹点P_i左匹配点，即