[發(fā)明專利]基于曲線輪廓匹配的甲骨拓片綴合方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010191701.3
• 申請日: 2020-03-18
• 公開（公告）號: CN111563506B
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高未澤;田瑤琳;陳善雄;莫伯峰;趙富佳;王定旺
• 申請（專利權(quán)）人: 西南大學(xué);首都師范大學(xué)
• 主分類號: G06V10/44
• 分類號: G06V10/44;G06V10/26;G06V10/75;G06K9/62
• 代理公司: 濟(jì)南鼎信專利商標(biāo)代理事務(wù)所(普通合伙) 37245
• 代理人: 劉海艷

1.基于曲線輪廓匹配的甲骨拓片綴合方法，其特征在于，所述方法包括，

預(yù)處理階段：通過預(yù)處理對甲骨拓片圖像進(jìn)行分割、轉(zhuǎn)化提取與再轉(zhuǎn)化，生成完整的輪廓曲線圖像；

特征提取階段：對輪廓曲線圖像進(jìn)行特征分析、特征提取，生成碴口曲線匹配特征集；

曲線輪廓跟蹤及擬合階段，對碴口曲線匹配特征集進(jìn)行相似性曲線粗篩選、查找碴口軌跡坐標(biāo)，生成曲線軌跡序列；

甲骨拓片綴合階段，基于相關(guān)性分析和擬合度分析相結(jié)合的曲線匹配算法生成綴合推薦排名表，基于綴合推薦排名表生成目標(biāo)匹配圖像庫；

在特征提取階段，將曲線正交化，基于甲骨拓片特征分析對輪廓曲線圖像集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，選取曲線長度和傾斜角作為曲線特征描述對象，得到碴口曲線匹配特征集；

在曲線輪廓跟蹤及擬合階段，定義傾斜角度的范圍，從待綴合集中任選甲骨拓片，并從綴合集中任選拓片，提取兩個碴口曲線的特征集進(jìn)行歐氏距離的計(jì)算，其中歐式距離的計(jì)算包括傾斜角的歐氏距離以及曲線長度的歐氏距離；

對于傾斜角特征，通過判斷傾斜角的歐氏距離，初步篩選出所有和待綴合甲骨拓片的碴口曲線傾斜度相似的拓片，對于碴口曲線長度特征，通過判斷曲線長度的歐氏距離，初步篩選所有和待綴合甲骨拓片的碴口曲線長度相似的拓片；

經(jīng)過粗篩選，實(shí)現(xiàn)相似甲骨拓片的碴口曲線之間的傾斜角特征的歸一化；

在曲線輪廓跟蹤及擬合階段，為了對圖像進(jìn)行正交化，對標(biāo)注輪廓線進(jìn)行基于RGB特征的像素點(diǎn)提取操作，對輪廓線進(jìn)行坐標(biāo)定位，使碴口曲線圖像可置于同一坐標(biāo)系下進(jìn)行準(zhǔn)確地匹配和比對；

定義碴口曲線圖像的曲線起點(diǎn)坐標(biāo)作為坐標(biāo)系原點(diǎn)建立笛卡爾坐標(biāo)系，借助傅里葉描述子的思想進(jìn)行坐標(biāo)點(diǎn)提取，實(shí)現(xiàn)按照一定的方向跟蹤曲線輪廓，以便得到每一條輪廓線的坐標(biāo)序列；

在曲線輪廓跟蹤及擬合階段，針對每一條碴口曲線，建立與之對應(yīng)的一個軌跡坐標(biāo)點(diǎn)序列集作為曲線的特征描述；

在碴口曲線坐標(biāo)點(diǎn)的搜尋過程中，按照特定方向順序，同時將在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)搜尋到的坐標(biāo)點(diǎn)寫入至軌跡列表中，曲線軌跡列表生成過程中，從起始點(diǎn)開始按特定方向查找該范圍內(nèi)的像素點(diǎn)，若找到下一個坐標(biāo)點(diǎn)，則用下一個坐標(biāo)點(diǎn)更新當(dāng)前坐標(biāo)點(diǎn)，直到當(dāng)前坐標(biāo)點(diǎn)和終點(diǎn)重合為止，最終得到每個碴口曲線對應(yīng)的軌跡序列；

在甲骨拓片綴合階段，基于Pearson相關(guān)系數(shù)實(shí)現(xiàn)相關(guān)性分析，對于兩個向量a_i＝{x₁,x₂,x₃,...,x_n}和a_j＝{y₁,y₂,y₃,...,y_n}，Pearson系數(shù)用如下公式(1)表示：

其中，cov(a_i,a_j)表示a_i和a_j的協(xié)方差，var(a_i)表示變量a_i的方差，var(a_j)表示a_j的方差，由兩個向量的定義可知，公式(1)又可表示為如下公式(2)所示：

其中，a_i和a_j表示兩組長度相等的向量，的取值范圍在[-1,+1]之間；和分別表示完全負(fù)相關(guān)和完全正相關(guān)；而則表示兩變量之間完全沒有相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)的絕對值越接近于1，表示相關(guān)程度越高；

在相關(guān)性分析過程中，對任意兩條碴口曲線先進(jìn)行長度比較，再以最短曲線的長度作為測量Pearson相似度的取樣范圍；由于曲線正交化后兩條曲線的起始點(diǎn)相同，即對于向量a_i和a_j有x₁＝y(tǒng)₁，為了滿足Pearson相關(guān)系數(shù)的適用條件，將采集到的曲線特征集和特征軌跡先后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，隨后基于Pearson系數(shù)通過相關(guān)性分析算法以進(jìn)行隨機(jī)兩兩碴口曲線之間匹配度的測量；

在甲骨拓片綴合階段，相關(guān)性分析算法是在移動步長范圍內(nèi)，利用皮爾遜系數(shù)對同一橫軸上的各坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行縱軸維度的相似性測量，在水平移動進(jìn)行比較的過程中，將比較二維坐標(biāo)的相關(guān)性問題轉(zhuǎn)化成為一維縱坐標(biāo)的相關(guān)性比較問題，實(shí)現(xiàn)對相關(guān)性分析輸入變量維度的降低；

在甲骨拓片綴合階段，相關(guān)性分析算法中將長度較短的待匹配曲線作為長度基準(zhǔn)，每次選取較長曲線的部分片段與之進(jìn)行相似性匹配測量，使較短的曲線在較長的曲線的矢量方向上以一定步長依次移動，直至從較長曲線的起始點(diǎn)移動到其尾部坐標(biāo)，與此同時，將單次移動產(chǎn)生的皮爾遜系數(shù)值依次存儲到列表中，最終，將若干次局部相似性度量的最大值作為兩條待匹配曲線的相關(guān)系數(shù)的結(jié)果值；

在甲骨拓片綴合階段，擬合度分析算法在相關(guān)性分析算法的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了垂直維度上縱向分量的搜尋查找，在適當(dāng)擴(kuò)充匹配范圍的條件下對碴口曲線進(jìn)行擬合度評分，以確定相關(guān)性分析算法移動步長的最優(yōu)選擇；

在甲骨拓片綴合階段，擬合度分析算法以較長曲線為基準(zhǔn)水平移動較短曲線；此時，指定單次水平移動的步長為一個坐標(biāo)點(diǎn)，移動過程中依次比較兩條曲線的縱向分量，設(shè)較短曲線為A且其曲線長度為M，設(shè)較長曲線為B，則擬合度分析算法的縱向搜尋策略為：當(dāng)A在B上水平移動到某一位置時，對于A曲線上此時的每一個坐標(biāo)點(diǎn)，以縱軸分量為中心在上下范圍內(nèi)以一定步數(shù)作為查找區(qū)間，即，判斷在該搜尋區(qū)間內(nèi)是否存在B曲線在該位置上的縱向分量值，若找到則視為兩點(diǎn)重合，待A曲線遍歷結(jié)束后，將兩條曲線縱向分量的重合個數(shù)記為Num，則此時的曲線擬合度為隨后，水平移動曲線A，以步長為1循環(huán)重復(fù)上述過程直至曲線A水平移動至曲線B的尾端，將每次測得的score放入列表中；最后，取score列表中最大值作為最終該兩條曲線的擬合度。