申请/专利权人：辽宁师范大学

申请日：2022-02-11

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN114494750B

主分类号：G06V10/75

分类号：G06V10/75;G06V10/28;G06T5/90;G06T5/40;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/187

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2022.05.31#实质审查的生效;2022.05.13#公开

摘要：本发明公开一种基于正交V‑系统变换的计算机辅助甲骨缀合方法。利用形态学运算并以边缘跟踪算法提取甲骨拓片的外部边缘轮廓；利用曲率尺度空间算法检测甲骨边缘的大曲率角点，进而以若干大曲率角点为端点确定多段具备碴口特征的待匹配边缘，在数据库中按照逐条边缘匹配的方式检索候选拓片；对于一条待匹配边缘，将其进行正交V‑系统变换后构造V‑描述子向量，再利用V‑系统变换的低频和中频构造该边缘的近似向量和细节向量，进而通过Freeman链码将两者转换为方向直方图；以欧氏距离和皮尔逊相关系数为相似度测度，分别利用V‑描述子向量和方向直方图进行初始检索和精细检索，进而确定可供缀合的拓片集合。

主权项：1.一种基于正交V-系统变换的计算机辅助甲骨缀合方法，其特征在于按照如下步骤进行：步骤1.输入待匹配的甲骨卜辞拓片图像I，令其高度为hI像素，宽度为wI像素；步骤2.将I的颜色空间从RGB转换到HSV，并提取其亮度分量IV；步骤3.对图像IV进行直方图均衡，从而增强其亮度对比度，得到I′V；步骤4.采用大津法对I′V计算最佳的全局分割阈值TV，并利用TV将I′V进行二值化，得到图像Ibw；步骤5.对二值图像Ibw进行反色处理，使得甲骨拓片的背景区域为白色，文字区域为黑色，得到I′bw；步骤6.对I′bw进行8-连通域分析，并采用种子填充算法对白色前景区域中的背景孔洞进行填充，从而抑制I′bw中含有的点状噪声和片状斑纹，得到图像I″bw；步骤7.对I″bw中的每个8-连通区域进行标记，并将连通面积小于Aconn的8-连通区域进行填充，从而去除I″bw中离散分布的断裂兆纹、盾纹和齿缝，得到二值图像I″′bw，所述Aconn是一个预设常量；步骤8.采用半径为r的圆盘型结构元素对I″′bw进行形态学膨胀运算，从而对在墨拓过程中由于纸张与甲骨拓片外缘接触不均匀所引起的毛刺进行平滑，得到图像Ifix，所述r是一个预设常量；步骤9.以8-连通跟踪模式，采用bwperim方法查找图像Ifix中前景区域的外部边缘轮廓，得到单像素宽的边缘e，并令所述Ω表示可供缀合的拓片集合；步骤10.利用尺度因子为σ的曲率尺度空间算法检测边缘e的角点，得到角点序列{csxs,ys|s＝1,2,…,Nc}，并且以横坐标最小的角点作为遍历起点cstart，所述σ是一个预设常数，csxs,ys表示第s个角点的坐标，Nc表示角点的数量，1≤s≤Nc；步骤11.沿着顺时针方向取出与cstart相邻的len个角点，得到点集再沿着逆时针方向取出与cstart相邻的len个角点，得到点集所述len是一个预设常数，表示沿着顺时针方向与cstart相邻的第1个角点，表示沿着顺时针方向与cstart相邻的第2个角点，表示沿着顺时针方向与cstart相邻的第len个角点，表示沿着逆时针方向与cstart相邻的第1个角点，表示沿着逆时针方向与cstart相邻的第2个角点，表示沿着逆时针方向与cstart相邻的第len个角点；步骤12.从边缘e中提取以为起点、以cstart为中点、以终点的一段边缘，作为当前待处理的边缘ec；步骤13.若边缘ec已被处理过，则表明当前待匹配的甲骨卜辞拓片图像I已经处理完毕，转入步骤36，否则转入步骤14；步骤14.以为起点，按照顺时针方向对边缘ec的像素进行跟踪扫描，将其转换成一维的边界像素向量{pixi,yi|i＝1,2,…,Ne}，所述pixi,yi表示第i个边界像素点的坐标，Ne表示ec包含的像素数量，1≤i≤Ne；步骤15.计算边缘ec的重心，利用平移运算将该重心置于坐标系的原点，再利用旋转运算将边缘ec围绕其重心进行旋转，使得与坐标系的X轴平行，从而得到更新后的边界像素向量{p′ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}，所述p′ixi,yi表示第i个边界像素点在更新后的坐标，表示由指向的向量；步骤16.对边界像素向量{p′ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}围绕其重心进行水平镜像运算，得到镜像后的边界像素向量{p″ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}，所述p″ixi,yi表示第i个边界像素点在水平镜像后的坐标；步骤17.令对边界像素向量{p′ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}进行2L阶正交V-系统变换，得到其横坐标的频谱向量和纵坐标的频谱向量步骤18.对边界像素向量{p″ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}进行2L阶正交V-系统变换，得到其横坐标的频谱向量和纵坐标的频谱向量步骤19.根据公式1，构建{p′ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}的V-描述子向量 所述αk表示的第k个分量，表示频谱向量的第k个分量，表示频谱向量的第k个分量，1≤k≤2L，j表示虚数单位；步骤20.根据公式2，构建{p″ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}的V-描述子向量 所述βk表示的第k个分量，表示频谱向量的第k个分量，表示频谱向量的第k个分量，1≤k≤2L；步骤21.根据公式3和公式4，对V-描述子向量和进行归一化，分别得到归一化后的V-描述子向量和 步骤22.提取和的前2L4个分量，得到低频系数集合AL，再提取和的第2L4+1个分量至第2L2个分量，组成中频系数集合AM；步骤23.提取和的前2L4个分量，得到低频系数集合BL，再提取和的第2L4+1个分量至第2L2个分量，组成中频系数集合BM；步骤24.保持中频系数和高频系数清零，独立利用低频系数集合AL进行2L阶正交V-系统逆变换，得到边界像素向量{p′ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}的近似向量{m′ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}，所述m′ixi,yi表示{m′ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}的第i个像素点的坐标；步骤25.保持中频系数和高频系数清零，独立利用低频系数集合BL进行2L阶正交V-系统逆变换，得到边界像素向量{p″ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}的近似向量{m″ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}，所述m″ixi,yi表示{m″ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}的第i个像素点的坐标；步骤26.保持低频系数和高频系数清零，独立利用中频系数集合AM进行2L阶正交V-系统逆变换，得到边界像素向量{p′ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}的细节向量{n′ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}，所述n′ixi,yi表示{n′ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}的第i个像素点的坐标；步骤27.保持低频系数和高频系数清零，独立利用中频系数集合BM进行2L阶正交V-系统逆变换，得到边界像素向量{p″ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}的细节向量{n″ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}，所述n″ixi,yi表示{n″ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}的第i个像素点的坐标；步骤28.采用8方向Freeman链码对将{m′ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}进行表示，并统计其方向直方图H′L；步骤29.采用8方向Freeman链码对将{m″ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}进行表示，并统计其方向直方图H″L；步骤30.采用8方向Freeman链码对将{n′ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}进行表示，并统计其方向直方图H′H；步骤31.采用8方向Freeman链码对将{n″ixi,yi|i＝1,2,…,Ne}进行表示，并统计其方向直方图H″H；步骤32.根据公式5给出的相似度测度函数，利用归一化后的V-描述子向量和在甲骨拓片数据库中检索出与ec具有最相似边缘的前Ncandidate幅甲骨拓片图像，组成候选的匹配拓片图像子集Scandidate； 所述Euc·,·表示欧氏距离，max表示取最大值函数，表示甲骨拓片数据库中任意一幅待匹配拓片图像的任意一段边缘所对应的V-描述子向量，Ncandidate是一个预设常量；步骤33.根据公式6给出的相似度测度函数，利用方向直方图H′L、H′H、H″L和H″H在Scandidate中检索出与ec具有最相似边缘的前幅甲骨拓片图像，并依据其相似度进行非升序排列，进而得到候选的匹配拓片子集 所述ρ·,·表示皮尔逊相关系数，表示Scandidate中任意一幅拓片图像的任意一段边缘所对应的近似向量的方向直方图，表示Scandidate中任意一幅拓片图像的任意一段边缘所对应的细节向量的方向直方图，a、b和均为预设常量；步骤34.令从而将加入到可供缀合的拓片集合Ω中；步骤35.令返回步骤11；步骤36.输出可供缀合的拓片集合Ω。

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百度查询： 辽宁师范大学 基于正交V-系统变换的计算机辅助甲骨缀合方法

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