一种作战标图的匹配方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于图像技术领域，更具体的，属于一种作战标图的匹配方法及系统。
【背景技术】
[0002] 作战标图是军事训练的一项重要内容，训练人员对作战标图的标绘情况是反映军 事训练效益的重要依据。虽然目前有一些专用的标图软件，然而却无法对训练人员标图结 果的准确性进行自动的评估，自动对参训人员标绘的军标进行正确性比对是目前面临的难 点之一〇
【发明内容】
[0003] 本发明针对解决的技术问题是:提供了一种可有效对军标训练效果的衡量的作战 标图的匹配方法及系统。
[0004] 其具体技术方案如下：
[0005] -种作战标图的匹配方法，包括以下步骤：
[0006] S1、获取图像基本信息；
[0007] S2、以特征提取算法为基础，将数据库中每一图像做特征提取处理，同时把获取的 特征矢量置于对应关系表中；
[0008] S3、依据特征矢量字段，将图像检索问题转为对特征矢量的索引进行匹配的处理； [0009] S4、如数据库中有满足阈值范围的图像，向用户输出图像匹配的结果。
[0010]与现有技术相比，本发明与现有技术相比具有以下优点和有益效果：
[0011]该方法能有效提高检索速度、缩短用户等待时间，基于图形匹配技术的作战标图 比对法能提供较为满意的匹配结果，实现了军标训练的智能化，标准化。
【附图说明】
[0012]图1是本发明分割方法流程图。
[0013]图2是本发明400倍光学显微镜下阳极分割效果图。
【具体实施方式】
[0014]为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要 彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0015] 原理性说明：
[0016]常规数据库中的信息基本单位均有准确的定义，因此其语义和意义均是清晰确切 的；但图像数据库中的信息基本单位是由每一像素的灰度值集合而成，那么即使各像素的 数值是固定的，可是同这一数值相对应的对象而言是无效的，就层次而言，远不如图像包含 的语义和意义。因此，可以采取以下两种检索方法来适应这种差异：
[0017] (1)对各图像做人工语义标识处理，在获取各图像的语义和意义之后，利用传统的 数据库检索方法来匹配处理。但是这一方法的代价很大，对于图像数据大的系统，其可行性 很差。
[0018] (2)采用以内容为样本的匹配，涉及图像处理和模式识别等重要技术，利用图像的 内容来表征图像，同时根据内容来检索图像。该方法具有灵活高效、成本低廉的优点，其应 用前景大。
[0019] 基于内容的图像匹配方法，需要用户给定所匹配的图像再根据所给图像实现匹 配，重点在于挖掘图像的特征，以特征矢量取代图像像素矩阵，实现将图像的检索问题简化 为在特征矢量空间中检索同给定图像最接近的图像特征矢量，完成图像匹配的功能。
[0020] 具体实施例
[0021] 作战标图比对中，采用了基于内容的图像匹配方法，实现军标图形匹配需建立两 个不同的表，包括：图像数据表，存放图像相关数据;特征矢量表，存放提取的图像特征矢 量。具体功能由图像数据初始化模块、图像特征矢量提取模块、内容索引匹配模块、检索结 果输出模块实现，其运行原理如图1所示。
[0022] 如图2所示，提供了一种作战标图的匹配方法，包括以下步骤：
[0023] 步骤S1、获取图像基本信息；
[0024] 具体的，本步骤包括将全部图像的特征矢量(如颜色、形状和纹理等)录入数据库 对应的关系表中，并将这些特征矢量做聚类处理，依次找到其聚类的中心，再将聚类中心当 成关键图像，最后在对应关系表中对这些图像打上标签。
[0025] 步骤S2、以特征提取算法为基础，将数据库中每一图像做特征提取处理，同时把获 取的特征矢量置于对应关系表中；
[0026] 具体的，本步骤预计算每一个库中图像1,,1 = 1,2,3,......与各个关键图像Ks，s =1，2，...111的颜色、形状、纹理特征矢量之间的距离(1。(1^1〇，(13(1^1〇，心(1^1(丄
[0027] 然后，读取用户提供的查询例子图像Q，提取其颜色、形状、纹理特征矢量，并计算Q 与各个关键图像Ks，s = l，2, . . .m之间的各特征矢量之间的距离cUl^Kshdsa^Kshdt (Ii，Ks)〇
[0028] 计算每一个库中图像I i，i = 1，2，3，......与查询例子图像Q的颜色、形状、纹理特 征矢量之间的距离 dc(Ii，Ks)，ds(Ii，Ks)，d t(Ii，Ks_TW
[0032]计算每一个库中图像Ii，i = 1，2，3，......与查询例子图像Q的颜色、形状、纹理特 征矢量之间的高斯归一化距离(1'。（1^1)、(1/3(^，1(3)、(1/*(1^1( 3)，确定其下界1'。（11，〇)、 1/8(11，0)、1/*(11，1〇，具体方法如下 :在预处理阶段分别计算出查询例子图像0与各个关键 图像 1，8 = 1，2，...111的各特征矢量之间的距离(1。(111〇、(13(111〇、(1*(111〇的均值111。、111 3、 1111；和方差〇。、〇3、〇1;;则线性变 别是高斯归一化距离的下界。
[0033] 步骤S3、依据特征矢量字段，将图像检索问题转为对特征矢量的索引进行匹配的 处理；
[0034] 具体的，本步骤计算每一个库中图像Ii，i = 1，2，3，......与查询例子图像Q的矢 量之间的总的特征矢量距离d'（Ii，Q) =Wcd'c(Ii 的下界 0)=11'。(11，0)+11/5(11，0)+11\(1 1，0)，1、1、1为预先设定的权值，对于1'（11，0)>丁 (T为给定阈值)的图像，可以确定其不与检索例子图像相似，并在相应的图像表中做上筛选 标记将其筛选掉。
[0035] S4、如数据库中有满足阈值范围的图像，向用户输出图像匹配的结果；
[0036] 具体的，本步骤直接计算Q和每个未筛选的库图像I」，j = l，2,3, . . .，u的总的特征 矢量距离DC(Q山），满足D'（Q山）<Τ〇(Τ〇为给定阈值)的库图像为输入作战标图图像的相似 军标。阈值最小的图像最终作为匹配结果输出给用户。。
[0037] 基于上述方法，同时提供了实现该方法的系统，该系统包括如下模块：
[0038] (1)图像数据初始化模块
[0039] 该模块主要完成数据库图像的输入，图像基本信息的获取和数据库中关系表的建 立等功能。
[0040] (2)图像特征矢量提取模块
[0041] 以特征提取算法为基础，将数据库中每一图像做特征提取处理，同时把获取的特 征矢量置于对应关系表中。
[0042] (3)内容索引匹配模块
[0043]依据特征矢量字段，将图像检索问题转为对特征矢量的索引进行匹配的处理。 [0044] (4)检索结果输出模块
[0045] 如数据库中有满足阈值范围的图像，向用户输出图像匹配的结果。
[0046] -个作战标图，一般由多个基本图形(直线、矩形、曲线等)组成，每个基本图形的 大小、颜色等基本属性都有要求，且他们之间的相互位置与角度关系都有规定。所以，作战 标图的比对，不仅要有局部单个基本图形的比对，还要有全局的各个图形之间相互关系的 比对校验。军队标号元素繁多，需要比较的要素很多，而这正是难点所在。
[0047] 在实现军队符号比对过程中，因为各个标号之间各有差异，所以只能针对特定的 军标标号，提供特别的比对函数，而每个作战标图的比对原理都基本相同。一是分析作战标 图的要素组成，如共有多少要素组成，分别由几条直线，几条曲线组成；二是组成要素完全 正确，依次分析单个要素的特性，如长度、宽度、颜色、线条粗细，与水平方向夹角，距离图 像中心位置的相对距离等。
[0048] 在作战标图比对中，颜色特征采用颜色直方图特征矢量，形状特征采用边缘方向 直方图特征矢量，纹理特征采用共生矩阵纹理特征矢量。特征提取后，根据相应准则进行特 征距离计算，两幅图像越相似则特征距离越小。可以设定一个阈值，若存在小于阈值的军标 图像，可认为含有该作战标图图像的匹配符号，可将阈值最小的符号图形作为匹配结果输 出，其图形匹配流程图如图2所示。
[0049]最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制;尽管 参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解:其依然可 以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换； 而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
【主权项】
1. 一种作战标图的匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： 51、 获取图像基本信息； 52、 以特征提取算法为基础，将数据库中每一图像做特征提取处理，同时把获取的特征 矢量置于对应关系表中； 53、 依据特征矢量字段，将图像检索问题转为对特征矢量的索引进行匹配的处理； 54、 判断数据库中是否有满足阈值范围的图像，如有，向用户输出图像匹配的结果。2. -种作战标图的匹配系统，其特征在于，包括以下步骤： 图像数据初始化模块，该模块用于获取图像基本信息； 图像特征矢量提取模块，用于以特征提取算法为基础，将数据库中每一图像做特征提 取处理，同时把获取的特征矢量置于对应关系表中； 内容索引匹配模块，用于依据特征矢量字段，将图像检索问题转为对特征矢量的索引 进行匹配的处理； 检索结果输出模块，用于判断数据库中是否有满足阈值范围的图像，如有，向用户输出 图像匹配的结果。
【专利摘要】本发明公开了一种作战标图的匹配方法及系统，其中方法包括以下步骤：S1、获取图像基本信息；S2、以特征提取算法为基础，将数据库中每一图像做特征提取处理，同时把获取的特征矢量置于对应关系表中；S3、依据特征矢量字段，将图像检索问题转为对特征矢量的索引进行匹配的处理；S4、判断数据库中是否有满足阈值范围的图像，如有，向用户输出图像匹配的结果。该方法能有效提高检索速度、缩短用户等待时间，基于图形匹配技术的作战标图比对法能提供较为满意的匹配结果，实现了军标训练的智能化，标准化。
【IPC分类】G06F17/30
【公开号】CN105574077
【申请号】CN201510875672
【发明人】程柏林, 潘谊春, 韩俊
【申请人】程柏林
【公开日】2016年5月11日
【申请日】2015年12月3日