基于特征点及其结构关系的电路板残片图像识别方法技术

技术编号:21915291 阅读:31 留言:0更新日期:2019-08-21 12:49
本公开涉及基于特征点及其结构关系的电路板残片图像识别方法,其中在样本库中保存有样本图像及其特征点和特征描述,该方法包括步骤:1、提取残片图像的特征点;2、计算特征点的SIFT描述;3、分别计算每个特征点的SIFT描述与每个样本图像的每个特征点的SIFT描述的第一欧式距离;4、对第一欧式距离由小到大排序,选择特征点集中第一欧式距离排序靠前的多个特征点,作为的该特征点的候选匹配点;5、计算候选匹配点与该特征点的形状上下文描述之间的第二欧氏距离,保留第二欧式距离不大于预定阈值的候选匹配点,作为该特征点的匹配点集;6、在样本图像中寻找与残片图像的第一星型结构匹配的第二星型结构;7、根据星型结构之间的相似性,获得样本图像与残片图像的匹配度。

Image Recognition of PCB Fragments Based on Characteristic Points and Their Structural Relations

【技术实现步骤摘要】
基于特征点及其结构关系的电路板残片图像识别方法
本公开本涉及计算机图像处理
,更具体地,涉及一种爆炸装置电路板残片识别方法。
技术介绍
电路板残片图像识别的原理即:在获取电路板残片图像(例如,公安机关获取爆炸装置(爆炸后)的电路板残片,将其拍摄为图像)之后,通过特定技术手段,识别出该电路板残片图像属于电路板原板图像库中的哪个型号的电路板原板图像,由此可确定该电路板残片源自何种型号的电路板。电路板残片图像识别主要涉及电路板图像分割以及残片图像识别两个重要问题:1)电路板图像分割(感兴趣区域提取),即,从电路板图像中自动提取元器件、字符、焊点等所处的感兴趣区域,是电路板图像描述以及残片图像识别的基础;2)电路板残片图像识别,其属于图像模式识别的一个实际应用。在图像识别领域,研究人员已经取得诸多成果,例如人脸、指纹、文字、车牌等图像对象的识别,已应用于实际生活中;但通过图像识别技术来识别电路板残片的研究并不多见。与一般图像对象识别任务不同,电路板残片仅是整个电路板很小的局部,残片图像不具备整体图像对象全部特征;识别过程中,只能依据有限的局部描述来识别其所属整体,这在图像模式识别领域属于少有的特殊的研究问题,因此,与本专利技术相关的研究具有一定的开创性。下面举例说明现有技术的技术方案,以便理解本专利技术的背景。现有技术一的技术方案在传统图像模式识别领域,利用局部特征点进行图像识别是比较好的策略,一些稳定存在的特征点可以表示图像的局部信息。基于局部特征点的匹配方法,即分别提取待识别对象和样本集图像中的局部特征点描述,利用合适的匹配策略进行识别。Sushkov[1]等人提出的局部特征点比对方法称为BPM(BipartiteMatching)方法,利用SIFT特征点[2]特征描述的相似性以及相似特征点构成的三角形结构约束,进行图像比对识别;对于一般的图像识别问题,该方法识别准确率较高。现有技术一的缺点李想[3]将文献[1]中提出的基于局部特征点的匹配方法进行了改进,用于电路板残片图像识别,对于局部特征较多的残片图像,可以进行较准确的识别;但仍存在以下问题:(1)电路板图像提取的SIFT特征点并不都是稳定的关键点,由于光照、拍摄角度的原因,电路板底板的纹理、元器件的金属等部分可能会提取出不稳定的特征点;(2)特征点描述匹配过程中只考虑了其SIFT描述的相似性,而没有考虑特征点间的严格的结构关系,由此会造成特征点的误匹配;(3)三角形相似的约束较弱,且没有考虑到匹配三角形之间的结构关系,可能导致存在相似结构的不同电路板间的误匹配;(4)如果电路板图像中不存在稳定的特征点,例如,有些背面板只有形状各异的焊锡,则基于特征点SIFT描述的匹配方法很难实现残片对象的准确匹配。
技术实现思路
考虑到现有技术的上述问题,专利技术人提出了本专利技术,其涉及一种基于特征点以及元器件结构关系的电路板残片自动识别方法,能够准确识别不同种类的残片图像。将该识别方法应于爆炸案件中爆炸装置电路板残片的溯源追踪,可节省人工摸排比对所需的大量时间和人力,为公安机关侦破爆炸案件工作提供重要的技术支持。根据本专利技术的实施例,提供了一种基于特征点及其结构关系的电路板残片图像识别方法,其中,在样本库中保存有与已知电路板对应的样本图像Ii、及其特征点和特征描述,爆炸装置电路板残片对应有残片图像I0,所述方法包括以下步骤:步骤1、提取残片图像I0的特征点;步骤2、计算所述特征点的SIFT描述,形成特征点集为S0;步骤3、分别计算特征点集为S0中的每个特征点的SIFT描述与每个样本图像Ii的特征点集Si中的每个特征点的SIFT描述的第一欧式距离;步骤4、对所述第一欧式距离由小到大排序,选择特征点集Si中所述第一欧式距离排序靠前的多个特征点,作为S0的该特征点的候选匹配点;步骤5、计算候选匹配点与S0的该特征点的形状上下文描述之间的第二欧氏距离,保留第二欧式距离不大于预定阈值的候选匹配点,作为S0的该特征点的匹配点集;步骤6、建立残片图像I0的特征点的第一星型结构,并在样本图像Ii中寻找与第一星型结构匹配的第二星型结构,其中,所述第二星型结构是基于所述匹配点集建立的;步骤7、根据第二星型结构与第一星型结构的相似性,获得各个样本图像Ii与残片图像I0的匹配度。本专利技术可用于爆炸装置残片溯源追踪中,为侦破爆炸案件提供技术支持。将图像处理与模式识别技术用于爆炸装置的电路板残片识别,检索出同类型原板,在保证识别准确率的同时,节省了专业人员进行人工摸排所需的大量时间和精力,对打击爆炸犯罪具有重要意义。附图说明图1为根据本专利技术的实施例的基于特征点及其结构关系的电路板残片图像识别方法的原理示意图;图2和3为说明根据本专利技术的实施例的类形状上下文的概念的示意图;图4至6为根据本专利技术的实施例的基于特征点及其结构关系的电路板残片图像识别方法的流程示意图;图7和8为根据本专利技术的实施例的星型结构匹配的概念示意图;图9为根据本专利技术的实施例的爆炸装置电路板残片识别系统的功能模块示意图;图10为根据本专利技术实施例的安装了应用程序的系统的运行环境的示意图。具体实施方式下面,结合附图对技术方案的实施作进一步的详细描述。本领域的技术人员能够理解,尽管以下的说明涉及到有关本专利技术的实施例的很多技术细节,但这仅为用来说明本专利技术的原理的示例、而不意味着任何限制。本专利技术能够适用于不同于以下例举的技术细节之外的场合,只要它们不背离本专利技术的原理和精神即可。另外,为了避免使本说明书的描述限于冗繁,在本说明书中的描述中,可能对可在现有技术资料中获得的部分技术细节进行了省略、简化、变通等处理,这对于本领域的技术人员来说是可以理解的,并且这不会影响本说明书的公开充分性。下文中,将描述用于进行本专利技术的实施例。注意,将以下面的次序给出描述:1、专利技术构思的概要(图1);2、基于特征点及其结构关系的电路板残片图像识别方法(图2至8);3、爆炸装置电路板残片识别系统(图9);4、根据本专利技术的实施例的安装了应用程序的系统(图10)。1、专利技术构思的概要本专利技术设计实现的电路板残片识别方法同时考虑了特征描述的相似性以及特征点空间结构的一致性,识别算法的核心思想是构建并寻找星型结构匹配对,文献[3]采用基于特征点对的平行四边形结构进行匹配区域的查找,这种方法对特征点的空间结构约束不够强,易出现误匹配的情况。为更准确地找到匹配区域,本专利技术采用基于星型结构的比对方法,星型结构匹配对要满足描述一致性、空间一致性以及结构一致性;同时为剔除不同种类电路板上相似结构间的误匹配,采用高层匹配准则是:要求多组匹配的星型结构对之间的空间结构也要一致,才可以被认为匹配。基于特征点结构关系和基于元器件结构关系这两种比对方法的比对过程基本类似,区别在于(1)前者比对过程中将特征点作为结点构建匹配的星型结构,后者比对过程中将电路板图像分割结果中的每个元器件都看做一个结点构建匹配结构;(2)前者结点特征为SIFT描述及类形状上下文,后者特征为元器件的尺寸、形状、颜色、纹理等外观信息。由于电路板残片远小于原板,在识别中可利用的图像区域十分有限,为得到准确的残片识别结果,本专利技术在设计残片识别方案时充分考虑了残片的各级特性,提出了分层次进行残片比对识别的方案,使用局部特征与全局特征本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于特征点及其结构关系的电路板残片图像识别方法,包括以下步骤:步骤1、提取与待识别的电路板残片对应的残片图像I0的特征点;步骤2、计算所述特征点的SIFT描述,形成特征点集S0;步骤3、分别计算所述特征点集S0中的每个特征点的SIFT描述与每个样本图像Ii的特征点集Si中的每个特征点的SIFT描述的第一欧式距离,其中,所述样本图像Ii与已知电路板对应,并且,所述样本图像Ii及其特征点和特征描述被保存在样本库中;步骤4、对所述第一欧式距离由小到大排序,选择特征点集Si中所述第一欧式距离排序靠前的多个特征点,作为S0的该特征点的候选匹配点;步骤5、分别计算每个所述候选匹配点与S0的该特征点的形状上下文描述之间的第二欧氏距离,保留第二欧式距离不大于预定阈值的候选匹配点,作为S0的该特征点的匹配点集;步骤6、建立所述残片图像I0的特征点的第一星型结构,并在样本图像Ii中寻找与第一星型结构匹配的第二星型结构,其中,所述第二星型结构是基于所述匹配点集建立的;步骤7、根据第二星型结构与第一星型结构的相似性,获得各个样本图像Ii与残片图像I0的匹配度。

【技术特征摘要】
2018.07.03 CN 201810710880X1.一种基于特征点及其结构关系的电路板残片图像识别方法,包括以下步骤:步骤1、提取与待识别的电路板残片对应的残片图像I0的特征点;步骤2、计算所述特征点的SIFT描述,形成特征点集S0;步骤3、分别计算所述特征点集S0中的每个特征点的SIFT描述与每个样本图像Ii的特征点集Si中的每个特征点的SIFT描述的第一欧式距离,其中,所述样本图像Ii与已知电路板对应,并且,所述样本图像Ii及其特征点和特征描述被保存在样本库中;步骤4、对所述第一欧式距离由小到大排序,选择特征点集Si中所述第一欧式距离排序靠前的多个特征点,作为S0的该特征点的候选匹配点;步骤5、分别计算每个所述候选匹配点与S0的该特征点的形状上下文描述之间的第二欧氏距离,保留第二欧式距离不大于预定阈值的候选匹配点,作为S0的该特征点的匹配点集;步骤6、建立所述残片图像I0的特征点的第一星型结构,并在样本图像Ii中寻找与第一星型结构匹配的第二星型结构,其中,所述第二星型结构是基于所述匹配点集建立的;步骤7、根据第二星型结构与第一星型结构的相似性,获得各个样本图像Ii与残片图像I0的匹配度。2.根据权利要求1所述的基于特征点及其结构关系的电路板残片图像识别方法,其中,步骤1中的所述特征点是Harris特征点。3.根据权利要求1所述的基于特征点及其结构关系的电路板残片图像识别方法,其中,在步骤6中,如下建立所述残片图像I0的特征点的第一星型结构:步骤6-1、获取所述残片图像I0的当前特征点pk,令k=1;步骤6-2、如果当前特征点pk不在所述残片图像I0的图像边缘区域、且不属于已确定的有效星型结构,则将其作为星型结构中心点,否则将下一特征点pk+1作为当前特征点,重复此步骤;步骤6-3、将特征点集S0中的与当前特征点pk的距离不小于星型结构阈值Td的特征点作为以pk为中心的星型结构的末端结点pe;步骤6-4、如果以pk为中心的星型结构的所述末端结点pe不少于预定数量,则将以pk为中心的星型结构作为有效星型结构,将当前中心点pk记为末端结点pe记为步骤6-5、如果不存在下一特征点pk+1,则记录全部有效星型结构,将当前中心点pk记为末端结点pe记为其中m=1、…、M,M为有效星型结构的数目,如果存在下一特征点pk+1,则将下一特征点pk+1作为当前特征点,返回到步骤6-2。4.根据权利要求3所述的基于特征点及其结构关系的电路板残片图像识别方法,其中,在步骤6中,通过以下步骤,在样本图像Ii中寻找与第一星型结构匹配的第二星型结构:步骤6-6、在样本图像Ii的匹配点集中,遍历的匹配点集,分别以匹配点集中每个不在边缘的特征点作为星型结构的中心匹配点Mc;步骤6...

【专利技术属性】
技术研发人员:赵衍运孙彤徐少强
申请(专利权)人:北京邮电大学
类型:发明
国别省市:北京,11

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