[發明專利]一種基于sift算法的青銅器金文圖像識別方法

有效

• 申請號: 201911069702.4
• 申請日: 2019-11-05
• 公開（公告）號: CN111091133B
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 王慧琴;王可;趙若晴;商立麗
• 申請（專利權）人: 西安建筑科技大學
• 主分類號: G06V10/46
• 分類號: G06V10/46;G06V10/74
• 代理公司: 西安恒泰知識產權代理事務所 61216
• 代理人: 李鄭建

1.一種基于sift算法的青銅器金文圖像識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一，利用圖像分割方法采集青銅器金文拓片圖像數據，建立金文數據集；

步驟二，利用改進的sift特征提取算法檢測青銅器金文拓片圖像sift特征點，并對特征點進行描述；

利用改進的sift特征提取算法進行識別匹配的步驟如下：

a)首先以特征點作為中心，提取一個半徑為8的同心圓環區域作為特征點鄰域范圍，以兩個像素為單位，半徑依次遞減，把特征點鄰域劃分為4個單位的同心圓，每個格子代表一個像素點；

以同心圓的圓心為特征點，將特征點表示為M(p₁,p₂)，直徑最大為16，圓形區域可表示為：

(x-p₁)²+(x-p₂)²＝r²??(1)

同一圓環內的像素在圖像旋轉后只有像素位置發生改變,具有很好的旋轉不變性；

b)計算每個像素的梯度的模和方向，運用梯度直方圖統計各圓環內12個梯度方向累加值，構成1個種子點，每個種子點富含12個方向的向量信息，總共生成4×12＝48維特征向量；

c)為了避免特征點定位發生小的位移而導致特征描述符的突然改變，需要通過循環左移的方式對其進行排序，將最內側圓環的最大值左移到第一個像素點的位置，其它同心圓也依次進行轉動，這樣圖像進行任意角度的旋轉后排序值不發生改變；

d)最后將該向量進行歸一化處理，可進一步減少光照變化的影響，設M'是特征點描述符，且M'＝(m'₁,m'₂,...,m'₄₈)，則歸一化公式為：

e)在衡量兩個向量間相似程度時采用相似性函數，函數值越小，向量差異更大，相似度更??；

利用向量夾角的余弦值來度量其相似性，余弦值越大，兩個向量的夾角越小，向量間的相似度越高；通過歐幾里得點積和量級公式推導出兩個向量間的余弦值如下式所示：

A·B＝ABcosθ??????(3)；

步驟三，利用向量夾角余弦值的匹配方法對步驟二得到的拓片圖像特征點進行特征點匹配，并得到圖像匹配結果。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟一所述的圖像分割方法是，對青銅器金文拓片圖像進行自動閾值二值化處理，尋找該行中黑色像素點大于某一設定閾值的所有行和列，進行圖像分割處理，采集得到青銅器金文拓片圖像數據。