[發明專利]一種人工智能的物體碎片圖像拼接方法

有效

• 申請號: 202011302015.5
• 申請日: 2020-11-19
• 公開（公告）號: CN112419349B
• 公開（公告）日: 2022-11-22
• 發明（設計）人: 張展;李邦;高峰;劉夢婷
• 申請（專利權）人: 安陽師范學院
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/136;G06T7/40;G06T7/11;G06T3/40
• 代理公司: 湖北創融藍圖知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42276
• 代理人: 羊淑梅

本發明提供一種人工智能的物體碎片圖像拼接方法，包括物體碎片圖像邊緣提取、物體碎片圖像邊緣拼接方法和目標圖像紋理拼接三個階段。提出帶權重兩階段最大期望平方和閾值分割方法，用于檢測物體碎片圖像的邊緣；提出物體碎片圖像邊緣等像素拼接和等距離拼接兩種方法，匹配物體碎片圖像邊緣，根據物體碎片圖像匹配區域，提出目標區域剪切算法，剪切目標區域圖像；提出目標區域圖像紋理拼接深度學習模型，計算物體碎片圖像紋理是否可拼接的整個方案。本發明設計的人工智能方案，可在大規模物體碎片圖像中，搜索到可拼接物體碎片圖像且快速有效，保證物體拼接的準確性，實現物體碎片圖像的自動拼接，可用于甲骨、陶瓷紙幣發票等物體碎片圖像的拼接。

技術領域

本發明涉及一種人工智能的物體碎片圖像拼接方法，屬于人工智能、計算機視覺和數字圖像處理領域，可用于甲骨碎片圖像拼接、紙幣碎片圖像拼接、發票碎片圖像拼接、文物碎片拼接等，涉及到歷史、考古和金融等應用領域。

背景技術

隨著計算機和人工智能技術的迅速發展，計算機視覺在國民經濟、科學研究及國防建設領域都有著廣泛的應用。計算機視覺技術作為輔助人類快速獲取物體圖像信息的主要手段，它可以減少人工的工作量、提高工作效率和質量，增加機器的智能化程度，最大的優點是與被觀測對象無接觸，對觀測對象不會帶來損傷。另外，計算機視覺技術可以在大規模數據環境中，用于代替人工不知疲倦、始終如一的觀測被檢測目標，學習目標圖像信息，并根據所學內容做出快速有效的判斷。傳統的物體碎片拼接，比如大規模甲骨文碎片、紙幣碎片、陶瓷碎片等圖像拼接，需要人工花費大量的精力，先分出目標物體類別和正反面，比如甲骨拼接需要區分牛骨和龜甲，以及正反面，紙幣拼接需要分出紙幣面值等，需要專業的研究人員，花費大量的人力拼接，存在拼接效率低，拼接質量差的問題。

物體碎片圖像拼接方法，根據拍攝的照片，使用計算機視覺方法檢測物體碎片圖像邊緣，并根據物體碎片圖像的邊緣和紋理等內容，判斷物體碎片圖像是否可拼接，減少了人工工作量，增加了物體碎片拼接的效率和質量。將計算機視覺引入考古領域的甲骨碎片、陶瓷碎片、竹簡碎片和古籍碎片等的圖像拼接，以及金融領域的紙幣碎片、發票碎片等的圖像拼接，可以大大地擴展計算機的使用性能和應用范圍，使計算機在完成指定任務的過程中，具有更大的適應性，也使得物體碎片的拼接現代化、智能化。在實際應用中，需要獲取物體碎的邊緣和圖像邊緣紋理信息，從而使計算機程序根據圖像碎片拼接結果，保存相應的拼接位置和拼接圖像。

發明內容

針對當前人工拼接物體碎片圖像的不足，本發明要解決的技術問題是提供一種人工智能的的物體碎片圖像拼接方法。

本發明為實現上述目的所采用的技術方案是：

本發明提供一種人工智能的物體碎片圖像拼接方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、物體碎片圖像邊緣提取階段：提出帶權重兩階段最大值期望平方和閾值分割方法對物體碎片圖像灰度化，將物體碎片圖像分割為黑白兩部分，黑色部分為背景，白色部分為物體碎片區域，然后提取物體碎片圖像邊緣；

S2、物體碎片圖像邊緣坐標拼接階段：根據物體碎片圖像的邊緣，提出物體碎片圖像邊緣等像素拼接方法和等距離拼接方法判斷兩個物體碎片圖像局部邊緣坐標是否匹配，然后提出邊緣坐標匹配區域圖像剪切方法剪切出目標區域圖像；

S3、目標圖像紋理拼接階段：在物體碎片圖像邊緣坐標匹配的基礎上，為更加準確地判斷物體碎片圖像的紋理是否可拼接，提出目標區域圖像內部相似度計算方法，對物體碎片圖像紋理是否可拼接作進一步預判，提出基于深度學習的物體碎片圖像拼接方案，包括最大相似度池化層和紋理拼接評估，判斷物體碎片圖像紋理是否可拼接。

作為本發明的一種優選技術方案，所述帶權重兩階段最大期望平方和閾值分割方法具體包括以下步驟：

設存在閾值，將物體碎片灰度圖像的直方圖分為前景與背景兩階段；根據前景和背景階段的直方圖和權重，獲取帶權重兩階段最大期望平方和，相應閾值作為物體碎片灰度圖像分割的閾值。