[發明專利]基于多特征信息融合的古陶瓷斷源斷代方法

有效

• 申請號: 201811451703.0
• 申請日: 2018-11-30
• 公開（公告）號: CN109583376B
• 公開（公告）日: 2022-09-27
• 發明（設計）人: 周強;張靜;王瑩;張瑞瑞
• 申請（專利權）人: 陜西科技大學
• 主分類號: G06V20/80
• 分類號: G06V20/80;G06V10/26;G06V10/50;G06V10/56;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82
• 代理公司: 西安新思維專利商標事務所有限公司 61114
• 代理人: 李罡

1.基于多特征信息融合的古陶瓷斷源斷代方法，其特征在于：

從古陶瓷圖像中提取古陶瓷器物圖像實現背景分離，分割出精確的古陶瓷圖像，再對古陶瓷圖像進行濾波去噪處理獲得清晰的圖像；

從圖像中的器型、顏色兩個特征空間同時提取器型結構特征、釉色特征，作為特征量輸入到SAE-DBN網絡完成對所述古陶瓷圖像的特征量的信息融合，及特征量的逐層提取與抽象；

將待測古陶瓷圖像輸入到已訓練好的DBN分類器進行訓練，由訓練結果完成古陶瓷的分類以及古陶瓷斷源、斷代鑒別。

2.根據權利要求1所述的基于多特征信息融合的古陶瓷斷源斷代方法，其特征在于：

所述方法包括預處理模塊、特征提取模塊、古陶瓷斷源斷代模塊；

所述預處理模塊采用二次處理方法對古陶瓷圖像進行前景背景分離以獲得清晰的古陶瓷圖像并送至特征提取模塊；

特征提取模塊用于在古陶瓷圖像的器型、釉色兩個特征空間中同時提取古陶瓷器型、釉色兩種特征量；

所述古陶瓷斷源斷代模塊，是利用SAE-DBN網絡模型，完成對所述古陶瓷圖像的特征量的信息融合，通過對特征量的逐層提取與抽象，最終可以實現古陶瓷圖像的分類和古陶瓷斷源斷代鑒別。

3.根據權利要求2所述的基于多特征信息融合的古陶瓷斷源斷代方法，其特征在于：

所述預處理模塊使用信息二次提取方法，包括第一次處理和第二次處理，用于實現古陶瓷圖像的前景背景分離以獲取清晰的古陶瓷目標對象圖像；

所述第一次處理為利用“金字塔”算子對古陶瓷圖像每個像素點的RGB三個顏色分量分別進行卷積和處理，再選取合適閾值提取邊緣，得到初次彩色邊緣輪廓即一次邊緣圖像；

所述第二次處理是通過掩模匹配法實現古陶瓷圖像前景背景分離，首先計算每個像素點的RGB三個顏色分量的加權灰度值，將一次邊緣圖像轉變成為灰度圖像，再通過中值-均值濾波法消除圖像中的噪聲干擾，進行特征信息再提取過程即二次邊緣提取過程，提取到古陶瓷完整的邊緣二值圖像稱為古陶瓷掩模圖像，再將古陶瓷掩模圖像與原圖像復合操作，即可在原背景與古陶瓷體難以區分的古陶瓷圖像中完整提取古陶瓷器物區域實現前景背景分離。

4.根據權利要求2所述的基于多特征信息融合的古陶瓷斷源斷代方法，其特征在于：

所述提取古陶瓷器型結構信息過程由輪廓提取模塊、主視圖校正模塊、輪廓函數擬合模塊三部分圖像處理操作組成；

所述輪廓提取模塊為對提取所述前景背景分離后的古陶瓷圖像去噪并二值化處理，再提取邊緣輪廓，包括古陶瓷器物上頂、底足橢圓、側邊輪廓線；

所述主視圖校正模塊方法為根據提取到的古陶瓷圖像邊緣輪廓確定古陶瓷拍攝角度，對古陶瓷圖像校正還原至正視圖，即古陶瓷正視圖；

所述輪廓函數擬合模塊利用BP神經網絡高度逼近的功能特點對古陶瓷正視圖重新進行邊緣輪廓提取以及函數擬合；所述神經網絡需要選取最佳網絡結構參數，經過訓練得到各節點間的權值和閾值，得到滿足精度要求的最佳擬合曲線，由古陶瓷輪廓曲線獲取古陶瓷多個器型特征量參數：拐點個數n、面積周長分形盒維數f_ac、頸部高度/腹部高度古陶瓷底足面積/上頂面積重構三維古陶瓷體表面積/古陶瓷體積將其生成一組組合特征向量用以表征古陶瓷器型結構特征。

5.根據權利要求2所述的基于多特征信息融合的古陶瓷斷源斷代方法，其特征在于：

所述古陶瓷釉色信息的提取，為先將古陶瓷圖像分割成若干個小塊區域以便提高計算準確度，再把古陶瓷RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間，并且將HSV顏色空間的H、S兩個顏色區間均劃分為若干個小的顏色區間即顏色級，計算每個古陶瓷圖像小塊的H、S兩個顏色分量在每個顏色級內的像素數量得到顏色直方圖，其橫軸表示顏色級范圍，縱軸表示像素數量；再對整幅古陶瓷圖像內每個分割圖像塊的顏色分量特征分別加權平均處理，得到整幅圖像的顏色直方圖特征，計算其信息熵和能量作為古陶瓷圖像的顏色組合特征向量，即古陶瓷釉色信息。