物品指纹区域选取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种物品指纹区域选取方法及装置，该方法包括：获取候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量；根据候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量，确定候选指纹区域是否作为目标指纹区域。该方法根据候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量，确定候选指纹区域是否作为目标指纹区域，能够避免人工选取物品指纹区域所带来的同类别物品指纹区域不统一的问题，避免人工选取物品指纹区域图像特征不够明显导致的物品身份鉴别精确度差的问题，以及能够避免因为使用不同分辨率和放大倍数的相机拍摄指纹区域面积不统一导致的指纹区域定位错误。致的指纹区域定位错误。致的指纹区域定位错误。

【技术实现步骤摘要】
物品指纹区域选取方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机图形
，尤其涉及一种物品指纹区域选取方法及装置。

技术介绍

[0002]商品、工艺品或者文物，由于产地不同，制造时间、工艺不同，存在冒名顶替、制假掺假等问题。例如，陶瓷制品、玉器和名人字画等。它们由于每个个体都有自己独特的纹路、外观等具有区分度的特征，因此这些特征可以被看作这类物品的指纹。当收到这类物品后，可以通过特定方法提取物品的指纹信息进行比对，鉴别真伪，或得到该物品的来源、生产日期等。
[0003]物品指纹是通过特定算法提取的物品表面图像特征，由于物品指纹对应的图像区域面积较小，定位较困难。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种物品指纹区域选取方法及装置。
[0005]本专利技术提供一种物品指纹区域选取方法，包括：获取候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量；根据候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量，确定候选指纹区域是否作为目标指纹区域。
[0006]根据本专利技术一个实施例的物品指纹区域选取方法，所述根据候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量，确定候选指纹区域是否作为目标指纹区域，包括：根据候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量，确定候选指纹区域的指标值；根据候选指纹区域的指标值大小，确定目标指纹区域。
[0007]根据本专利技术一个实施例的物品指纹区域选取方法，所述获取候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量之前，还包括：将物品图像转换为灰度图像，并进行二值化；确定所有连通域，并对二值化图像进行处理以消除小的连通域，直至连通域的数量小于预设阈值，将处理后的多个连通域，作为孤立区域。
[0008]根据本专利技术一个实施例的物品指纹区域选取方法，所述获取候选指纹区域的边缘明显程度，包括：根据带有梯度方向的灰度梯度图像，选取梯度方向的极大值点作为边缘，根据边缘的像素数量确定边缘明显程度；或根据无梯度方向的灰度梯度图，选取梯度大于一半以上的八邻接像素点梯度的像素点作为边缘，根据边缘的像素数量确定边缘明显程度。
[0009]根据本专利技术一个实施例的物品指纹区域选取方法，所述获取候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量之前，还包括：根据物品尺寸和指纹区域尺寸的对应关系，对物品图像进行候选指纹区域的分割，得到所述候选指纹区域。
[0010]根据本专利技术一个实施例的物品指纹区域选取方法，所述根据物品尺寸和指纹区域尺寸的对应关系，对物品图像进行候选指纹区域的分割之前，还包括：根据相机参数和物品实际尺寸信息，计算候选指纹区域的尺寸大小。
[0011]根据本专利技术一个实施例的物品指纹区域选取方法，所述根据物品尺寸和指纹区域尺寸的对应关系，对物品图像进行候选指纹区域的分割之前，还包括：获取物品图像和同条件拍摄的包括候选指纹区域的图像；根据图像缩放和特征匹配，获取候选指纹区域在物品表面占据的比例或者像素数量，以确定选候选指纹区域的尺寸大小。
[0012]本专利技术还提供一种物品指纹区域选取装置，包括：获取模块，用于获取候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量；处理模块，用于根据候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量，确定候选指纹区域是否作为目标指纹区域。
[0013]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述物品指纹区域选取方法的步骤。
[0014]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述物品指纹区域选取方法的步骤。
[0015]本专利技术提供的物品指纹区域选取方法及装置，根据候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量，确定候选指纹区域是否作为目标指纹区域，能够避免人工选取物品指纹区域所带来的同类别物品指纹区域不统一的问题，避免人工选取物品指纹区域图像特征不够明显导致的物品身份鉴别精确度差的问题，以及能够适应因为使用不同分辨率和放大倍数的相机拍摄指纹区域面积不统一导致的指纹区域定位错误。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1是本专利技术提供的物品指纹区域选取方法的流程示意图；
[0018]图2是本专利技术提供的孤立区域选取流程示意图；
[0019]图3a是本专利技术提供的确定边缘明显程度的有方向梯度图像；
[0020]图3b是本专利技术提供的确定边缘明显程度的无方向梯度图像；
[0021]图4是本专利技术提供的基于相机参数的指纹区域估算方法流程示意图；
[0022]图5是本专利技术提供的基于图像匹配的指纹区域估算方法流程示意图；
[0023]图6是本专利技术提供的指纹区域分割方法流程示意图；
[0024]图7是本专利技术提供的物品指纹区域选取装置的结构示意图；
[0025]图8本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0027]下面结合图1
‑
图8描述本专利技术的物品指纹区域选取方法及装置。图1是本专利技术提供的物品指纹区域选取方法的流程示意图，如图1所示，本专利技术提供物品指纹区域选取方法，包括：
[0028]101、获取候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量。
[0029]孤立区域为一特定区域，该区域内特征点与区域外特征点存在明显差别。例如区域内为具有较深颜色的物体，区域外为较浅的底色，则该区域为孤立区域。待选指纹区域与孤立区域关联状态包含如下几种情况：指纹区域∈孤立区域，孤立区域∈指纹区域和指纹区域∩孤立区域≠相应地，边缘明显程度为图案边缘与邻居区域的差别大小。例如，可以为颜色差值的大小，而物体的边缘与外围的邻近区域色差往往较大。特征点为与邻近区域差别大的点，如根据色差大小确定特征点。例如，单一颜色的四边形，则具有四个特征点。
[0030]102、根据候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量，确定候选指纹区域是否作为目标指纹区域。
[0031]在一个实施例中，根据候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量，确定候选指纹区域是否作为目标指纹区域，包括：根据候选指纹区域本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物品指纹区域选取方法，其特征在于，包括：获取候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量；根据候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量，确定候选指纹区域是否作为目标指纹区域。2.根据权利要求1所述的物品指纹区域选取方法，其特征在于，所述根据候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量，确定候选指纹区域是否作为目标指纹区域，包括：根据候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量，确定候选指纹区域的指标值；根据候选指纹区域的指标值大小，确定目标指纹区域。3.根据权利要求1所述的物品指纹区域选取方法，其特征在于，所述获取候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显程度和特征点数量之前，还包括：将物品图像转换为灰度图像，并进行二值化；确定所有连通域，并对二值化图像进行处理以消除小的连通域，直至连通域的数量小于预设阈值，将处理后的多个连通域，作为孤立区域。4.根据权利要求1所述的物品指纹区域选取方法，其特征在于，所述获取候选指纹区域的边缘明显程度，包括：根据带有梯度方向的灰度梯度图像，选取梯度方向的极大值点作为边缘，根据边缘的像素数量确定边缘明显程度；或根据无梯度方向的灰度梯度图，选取梯度大于一半以上的八邻接像素点梯度的像素点作为边缘，根据边缘的像素数量确定边缘明显程度。5.根据权利要求1所述的物品指纹区域选取方法，其特征在于，所述获取候选指纹区域的孤立区域关联状态，边缘明显...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴跃廷，冯天煜，黄亚东，刘义，缪谨蔚，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：