[发明专利]基于角点检测与匹配的药品识别系统及其识别方法

权利要求书

1.一种基于角点检测与匹配的药品识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：根据自适应阈值的多尺度AGAST算法检测药品图像的角点特征，得到若干个角点，其中，使用摄像头采集图像，并且对图像的灰度图进行标记，使用AGAST算法来检测得到角点，根据图像的对比度设有自适应的灰度阈值；

步骤二：根据改进的FREAK描述算子,使用二值化特征描述字符串对上述药品图像的角点进行描述；

步骤三：循环进行步骤一和步骤二，以对药品图像进行训练，建立特征描述子和药品信息相对应的药品库；

步骤四：根据训练图像和目标图像的特征描述子，计算两幅图像的汉明距离来完成匹配两幅图像，从而识别出对应的药品。

2.根据权利要求1所述的基于角点检测与匹配的药品识别方法，其特征在于，所述步骤一中进一步包括以下步骤：

步骤1.1：根据图像的对比度计算角点标记与检测的自适应灰度阈值；

步骤1.2：根据图像的自适应灰度阈值对图像进行明暗标记，将灰度图像标记为明暗不同的区域，图像中明暗变化剧烈的点作为角点候选点，通过角点候选点建立二叉决策树来检测其他角点；

步骤1.3：构建图像的多尺度空间，在多尺度描述序列上检测图像的角点。

3.根据权利要求2所述的基于角点检测与匹配的药品识别方法，其特征在于，记所述自适应灰度阈值为t，其计算方式为：

t=1n(Σj=1nIjmax-Σj=1nIjmin)×α]]>

其中，n表示选取的像素点的数目，α表示权重，取值为0.05到0.2，I_jmax和I_jmin分别代表灰度值降序排序后的前n个像素点和后n个像素点。

4.根据权利要求2所述的基于角点检测与匹配的药品识别方法，其特征在于，所述步骤1.3中进一步包括以下步骤：

步骤1.3.1：在同组图像的相邻两层和不同组图像的相邻两层，使用非极大值抑制对候选点进行筛选选出该区域稳定的角点，以抑制在同一区域出现多个角点；

步骤1.3.2：根据不同尺度上的角点位置，使用最小二乘法拟合出角点的最佳角度，并使用一维抛物线对拟合的尺度进行校正，计算得到特征点的尺度和位置信息。

5.根据权利要求1所述的基于角点检测与匹配的药品识别方法，其特征在于，所述步骤二中进一步包括如下步骤：

步骤2.1：对特征点的邻域进行采样，选取像素点对特征点进行描述；

步骤2.2：通过阈值化构建二值化的FREAK描述字符串，由感受域对高斯模糊后的差值比较级联而成；

步骤2.3：根据特征点邻域灰度的信息，计算特征点的领域梯度。