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申请/专利权人：华侨大学;南安华大石材产业技术研究院

摘要：本发明公开了一种石板排版的智能选材方法及石板的排版方法，该石板的排版方法包括步骤一，设计石板的排版样图；步骤二，根据石板排版的智能选材方法从计算机数据库中找出与该排版样板图相似度最大的单块石板图；步骤三，通过计算机将步骤二找出的石板图按照相同的摆放朝向依次拼接得到实际的石板样板图。石板排版的智能选材方法结合了色彩相似度和灰度相似度两种判据从计算机数据库中找出与该排版样板图相似度最大的单块石板图。该智能选材方法巧妙、准确、方便，也促成了整个排版过程的简单、方便、快捷，且效果好。

主权项：1.一种石板排版的智能选材方法，其特征在于：步骤1，提供石板的排版样图，计算机数据库中存储有单块石板图片，其中排版样图为矩形图，单块石板为矩形板；步骤2，将石板排版样图按照数据库中的单块石板的长宽尺寸进行相等长宽尺寸划分： 其中，N为排版样图按照单块石板尺寸能划分的个数，d、w为数据库中单块石板的长度、宽度；D、W为石板排版样图的长度、宽度；步骤3：将石板排版样图裁剪为N张大小为d×w的图片，裁剪起始位置为石板排版样图左上角开始，并将其图片格式统一成图数据库中的单块石板图片的格式；步骤4：将石板排版样图的裁剪图片与单块石板图片进行相似性匹配，找出相似度最大的单块石板图，令A为石板排版样图的裁剪图片，B为单块石板图片，相似性匹配的具体步骤如下：步骤1：将A、B两张图片的RGB彩色空间转换为HSV彩色空间；步骤2：计算fiV＝ViA-ViB；i为计算的像素点位置，fiH为A、B两图像在像素点i处的H分量的归一化差值；fiS为A、B两图像在像素点i处的S分量的归一化差值；fiV为A、B两图像在像素点i处的V分量的归一化差值；步骤3：将三个颜色分量的归一化差值构建一特征值Li＝fiH+fiS+fiV3；步骤4：计算A、B两张图像在色彩方面的相似度值：其中0,0表示图像中第0行、0列的像素，n1,n2表示第n1行、n2列的像素，该A、B两张图像各具有n1行、n2列像素；步骤5：计算A、B两张图像在灰度方面的相似度值：取A中各3x3区域，表示如下： A1x,y＝|Ix-1,y-Ix+1,y|A2x,y＝|Ix,y-1-Ix,y+1|A3x,y＝|Ix+1,y-1-Ix-1,y+1|A4x,y＝|Ix-1,y-1-Ix+1,y+1|其中，x，y表示该区域的中心像素点，Ix,y表示像素点x，y的灰度值，A1x,y表示像素点x,y在0°方向的灰度变化值，A2x,y表示像素点x,y在90°方向的灰度变化值，A3x,y表示像素点x,y在45°方向的灰度变化值，A4x,y表示Ix,y在135°方向的灰度变化值；步骤6：通过对图像中每一个像素点的灰度值的计算，并计算得到每个像素点的0°、90°、45°、135°四个方向的灰度变化值构成的四个差分矩阵，根据每个差分矩阵绘制出统计直方图，该统计直方图的横坐标a取0-255之间自然数的灰度差值，纵坐标b取差分矩阵中相应灰度差值对应的个数；计算每个方向对应的差分矩阵的灰度统计直方图体现出的灰度变化强度：其中，N为差分矩阵的元素个数，ba表示直方图中横坐标为a的纵坐标值，当a＝255时，b256＝b0；选取最大的灰度变化强度所对应的方向的A、B两张图像的差分矩阵的灰度统计直方图，并根据欧式距离公式计算出相似度值F2，其中，bAa为A图像对应的灰度统计直方图中横坐标为a的纵坐标值，bBa为B图像对应的灰度统计直方图中横坐标为a的纵坐标值；步骤7：根据F1、F2可获得A、B两张图像的整体相似度值F,F＝F1+F2；步骤8：将计算机数据库中所有的单块石板图片B一一与石板排版样图的裁剪图片A进行整体相似度F的计算，取整体相似度值F最小的值对应的单块石板图为与排版样图相似度最大的单块石板图。

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