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申请/专利权人：中科方寸知微(南京)科技有限公司;国网安徽省电力有限公司淮南供电公司;国网安徽省电力有限公司

摘要：本发明公开了基于几何距离度量的图像缺陷目标匹配方法和系统，该方法包括采集同一目标的多个角度的图像，对每个图像进行缺陷检测；基于缺陷检测的结果，构建缺陷目标匹配关系的二维矩阵，通过距离度量函数将二维矩阵转化为最优匹配问题；获取相机内参矩阵和相机间位姿关系，基于缺陷检测的结果、相机内参矩阵和相机间位姿关系，构建距离度量函数矩阵；基于距离度量函数矩阵，对最优匹配问题进行求解，得到最优的缺陷目标匹配关系。本发明通过确定缺陷目标之间的匹配关系，找到图像中存在的重复缺陷，提高了图像检测结果的整体质量和可用性，有效降低了系统计算量、缺陷审核和人工管理的成本。

主权项：1.基于几何距离度量的图像缺陷目标匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集同一目标的多个角度的图像，对每个图像进行缺陷检测；S2、基于缺陷检测的结果，构建缺陷目标匹配关系的二维矩阵，通过距离度量函数将二维矩阵转化为最优匹配问题；S3、获取相机内参矩阵和相机间位姿关系，基于缺陷检测的结果、相机内参矩阵和相机间位姿关系，构建距离度量函数矩阵；S4、基于距离度量函数矩阵，对最优匹配问题进行求解，得到最优的缺陷目标匹配关系；步骤S2进一步为：S21、基于缺陷检测的结果，构建缺陷目标匹配关系的二维矩阵，同时确认二维矩阵的约束条件；S22、通过距离度量函数量化缺陷目标的相似度，基于相似度，将二维矩阵转化为最优匹配问题；构建二维矩阵表示缺陷目标匹配关系，定义二维矩阵M的形状为m1×m2，设置矩阵元素Mij=1表示匹配，Mij=0表示不匹配，设置约束条件为：∑j=1m2Mij≤1；∑i=1m1Mij≤1；其中m1表示第一张图像中检测到的缺陷数量，m2表示第二张图像中检测到的缺陷数量，Mij表示表示第一张图像中的第i个缺陷和第二张图像中的第j个缺陷是否匹配；定义距离度量函数，设置距离度量函数为Dbi，bj，满足以下条件：若bi与bj是同一目标，则距离度量函数Dbi，bj较小；若bi与bj不是同一目标，则距离度量函数Dbi，bj较大；bi与bj越相似，距离度量函数Dbi，bj越小；将缺陷目标匹配问题转化为最优化问题：minM∑i=1m1∑j=1m2Dbi，bjMij；s.t.∑j=1m2Mij≤1；∑i=1m1Mij≤1；Mij∈{0，1}；其中，bi表示第i张图像中每个检测到的缺陷的检测框，bj表示第j张图像中每个检测到的缺陷的检测框；步骤S3进一步为：S31、基于缺陷检测的结果，确定每个缺陷检测框的中心点坐标；S32、获取相机内参矩阵，基于相机内参矩阵，将每个中心点坐标转换为不同坐标系下的三维空间直线；S33、获取相机间位姿关系，基于相机间位姿关系，将不同坐标系下的三维空间直线转换到相同坐标系下；S34、计算相同坐标系下三维空间直线的最短距离，基于最短距离，构建距离度量函数矩阵；步骤S4进一步为：S41、基于距离度量函数矩阵和最优匹配问题，构建二分图；S42、计算二分图的拉普拉斯矩阵，基于拉普拉斯矩阵，采用k-means聚类方法，得到预定个子图；S43、对每个子图进行匹配，并合并所有子图的匹配结果；S44、基于匹配结果，构建一致性图，使用模拟退火算法对一致性图的全局一致性进行优化，得到优化的结果，即为最优的缺陷目标匹配关系。

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