一种图像的匹配方法组成比例

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像的匹配方法

【技术实现步骤摘要】
一种图像的匹配方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种图像的匹配方法
。

技术介绍

[0002]红外成像技术得到了越来越广泛的应用，如申请公布号为
CN105559747A
的中国专利申请公开了一种基于红外医学影响的人体脏腑器官评估方法，该方法基于人体红外图像可以得到人体各脏腑区域的温度，并基于各脏腑区域的温度实现了对各脏腑器官的异常分析
。
[0003]现有技术中往往是由人工根据目标用户的人体红外图像为目标用户推荐匹配的物质列表
(
例如，物质列表是由中药处方包括的各中药材的名称和质量构成的列表
)
，耗费的人力资源较多
。
如何自动为目标用户推荐匹配的物质列表，是亟待解决的问题
。

技术实现思路

[0004]本专利技术目的在于，提供一种图像的匹配方法，以自动为目标用户推荐匹配的物质列表
。
[0005]根据本专利技术，提供了一种图像的匹配方法，包括以下步骤：
[0006]S100
，获取目标用户的第一图像
P
，
P
包括
N
个子区域，其中，
P
包括的第
n
个子区域用于表征目标用户的人体第
n
个预设区域的寒热等级，
n
的取值范围为1到
N
，
N
为预设的人体区域的数量；当人体第
n/>个预设区域的寒热等级为寒性
m
级时，
P
包括的第
n
个子区域中像素点的
RGB
分量向量
F
n,0
为
(0,0,int(255
×
m/M))
；当人体第
n
个预设区域的寒热等级为热性
m
级时，
F
n,0
＝
(int(255
×
m/M),0,0)
；当人体第
n
个预设区域的寒热等级为平和时，
F
n,0
＝
(255,255,255)
；
int()
为取整，
m
的取值范围为1到
M
，
M
为预设的寒热最大等级
。
[0007]S200
，获取待匹配的物质列表的第二图像的列表
Q
，
Q
＝
(q1,q2,
…
,q
i
,
…
,q
v
)
，
q
i
为待匹配的第
i
个物质列表的第二图像，
q
i
包括
N
个子区域，其中，
q
i
包括的第
n
个子区域用于表征待匹配的第
i
个物质列表对人体第
n
个预设区域的寒热作用等级；当待匹配的第
i
个物质列表对人体第
n
个预设区域的寒热作用等级为寒性
m
级时，
q
i
包括的第
n
个子区域中像素点的
RGB
分量向量
F
n,i
为
(0,0,int(255
×
m/M))
；当待匹配的第
i
个物质列表对人体第
n
个预设区域的寒热作用等级为热性
m
级时，
F
n,i
＝
(int(255
×
m/M),0,0)
；当待匹配的第
i
个物质列表对人体第
n
个预设区域的寒热作用等级为无作用时，
F
n,i
＝
(255,255,255)
；
i
的取值范围为1到
v
，
v
为待匹配的物质列表的数量
。
[0008]S300
，遍历
Q
，获取
P
与
q
i
的匹配度
c
i
，并将
c
i
追加至预设的匹配度序列
S
，得到
S
＝
(c1,c2,
…
,c
i
,
…
,c
v
)
；
c
i
＝
∑
Nn
＝1(w
n
×
h
n,i
)
，
w
n
为人体第
n
个预设区域的权重，
h
n,i
为
q
i
包括的第
n
个子区域与
P
包括的第
n
个子区域的匹配度，
S
的初始化为空值；当
F
n,0
≠(255,255,255)、F
n,i
≠(255,255,255)
且
r
n,0
×
r
n,i
+b
n,0
×
b
n,i
＝0时，
h
n,i
＝1‑
|max(r
n,0
,b
n,0
)
‑
min(r
n,i
,b
n,i
)|/255
；
r
n,0
为
P
包括的第
n
个子区域的像素点的红色分量，
b
n,0
为
P
包括的第
n
个子区域的像素点的蓝色分量，
r
n,i
为
q
i
包括的第
n
个子区域的像素点的红色分量，
b
n,i
为
q
i
包括的第
n
个子区
域的像素点的蓝色分量，当
F
n,0
≠(255,255,255)、F
n,i
≠(255,255,255)
且
r
n,0
×
r
n,i
+b
n,0
×
b
n,i
≠0
时，
h
n,i
＝
‑
(r
n本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种图像的匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
S100
，获取目标用户的第一图像
P
，
P
包括
N
个子区域，其中，
P
包括的第
n
个子区域用于表征目标用户的人体第
n
个预设区域的寒热等级，
n
的取值范围为1到
N
，
N
为预设的人体区域的数量；当人体第
n
个预设区域的寒热等级为寒性
m
级时，
P
包括的第
n
个子区域中像素点的
RGB
分量向量
F
n,0
为
(0,0,int(255
×
m/M))
；当人体第
n
个预设区域的寒热等级为热性
m
级时，
F
n,0
＝
(int(255
×
m/M),0,0)
；当人体第
n
个预设区域的寒热等级为平和时，
F
n,0
＝
(255,255,255)
；
int()
为取整，
m
的取值范围为1到
M
，
M
为预设的寒热最大等级；
S200
，获取待匹配的物质列表的第二图像的列表
Q
，
Q
＝
(q1,q2,
…
,q
i
,
…
,q
v
)
，
q
i
为待匹配的第
i
个物质列表的第二图像，
q
i
包括
N
个子区域，其中，
q
i
包括的第
n
个子区域用于表征待匹配的第
i
个物质列表对人体第
n
个预设区域的寒热作用等级；当待匹配的第
i
个物质列表对人体第
n
个预设区域的寒热作用等级为寒性
m
级时，
q
i
包括的第
n
个子区域中像素点的
RGB
分量向量
F
n,i
为
(0,0,int(255
×
m/M))
；当待匹配的第
i
个物质列表对人体第
n
个预设区域的寒热作用等级为热性
m
级时，
F
n,i
＝
(int(255
×
m/M),0,0)
；当待匹配的第
i
个物质列表对人体第
n
个预设区域的寒热作用等级为无作用时，
F
n,i
＝
(255,255,255)
；
i
的取值范围为1到
v
，
v
为待匹配的物质列表的数量；
S300
，遍历
Q
，获取
P
与
q
i
的匹配度
c
i
，并将
c
i
追加至预设的匹配度序列
S
，得到
S
＝
(c1,c2,
…
,c
i
,
…
,c
v
)
；
c
i
＝
∑
Nn
＝1(w
n
×
h
n,i
)
，
w
n
为人体第
n
个预设区域的权重，
h
n,i
为
q
i
包括的第
n
个子区域与
P
包括的第
n
个子区域的匹配度，
S
的初始化为空值；当
F
n,0
≠(255,255,255)、F
n,i
≠(255,255,255)
且
r
n,0
×
r
n,i
+b
n,0
×
b
n,i
＝0时，
h
n,i
＝1‑
|max(r
n,0
,b
n,0
)
‑
min(r
n,i
,b
n,i
)|/255
；
r
n,0
为
P
包括的第
n
个子区域的像素点的红色分量，
b
n,0
为
P
包括的第
n
个子区域的像素点的蓝色分量，
r
n,i
为
q
i
包括的第
n
个子区域的像素点的红色分量，
b
n,i
为
q
i
包括的第
n
个子区域的像素点的蓝色分量，当
F
n,0
≠(255,255,255)、F
n,i
≠(255,255,255)
且
r
n,0
×
r
n,i
+b
n,0
×
b
n,i
≠0
时，
h
n,i
＝
‑
(r
n,0
+r
n,i
+b
n,0
+b
n,i
)/510
；
max()
为取最大值，
min()
为取最小值；
S400
，获取
max(S)
对应的待匹配的物质列表
。2.
根据权利要求1所述的图像的匹配方法，其特征在于，当
F
n,0
＝
F
n,i
＝
(255,255,255)
时，
h
n,i
＝1；当
F
n,0
＝
(255,255,255)
且
F
n,i
≠(255,255,255)
时，
h
n,i
＝
‑
max(r
n,i
,b
n,i
)/510
；当
F
n,0
≠(255,255,255)
且
F
n,i
＝
(255,255,255)
时，
h
n,i
＝
‑
max(r
n,0
,b
n,0
)/510。3.
根据权利要求1所述的图像的匹配方法，其特征在于，在
S400
之后，所述方法还包括：
S500
，遍历
S
，获取
max(S)
与
c
i
之差
d
i
，如果
d
i
≤d0，则将
c
i
对应的物质列表追加到预设的匹配物质列表集合
E
，得到
E
＝

【专利技术属性】
技术研发人员：陈怀玉，周炎丽，宋昌梅，
申请(专利权)人：北京鹰之眼智能健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：