一种基于轮廓的二维碎片拼接方法

文档序号:8512968阅读:493来源:国知局
一种基于轮廓的二维碎片拼接方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于轮廓的二维碎片拼接方法。
【背景技术】
[0002] 在考古文物复原、司法物证鉴定、破碎人民币拼合等领域普遍存在碎片拼接问题, 当碎片数量较大时,人工比对实现拼合任务繁复,还可能对物件造成二次损坏,因此借助计 算机辅助实现碎片的自动或半自动拼接变得很有必要。壁画、瓦片、布匹、油画等产生的厚 度较小可以忽略的碎片称为二维碎片,相关的拼接问题称为二维碎片拼接问题。
[0003] 二维非规则碎片拼接可分为基于轮廓和基于内容的拼接,由于碎片内容(颜色、 纹理等)的存在有一定局限性,通常会跟轮廓结合使用,所以基于轮廓的拼接研宄较多,可 分为两个步骤:1、根据碎片的轮廓信息进行两两匹配,找到任意两个碎片之间可能的匹配 部分,即局部匹配;2、全局匹配重建。为了能将所有碎片拼接复原,需要找到尽可能多的正 确局部匹配和尽可能少的错误局部匹配,所以局部匹配阶段比较关键,对该阶段算法的研 宄比较多。现今常用的基于轮廓的二维碎片局部匹配方法主要有以下几种:
[0004] Wolfson H提出一种基于弧长-累积转角图分析的串匹配方法,用于解决复杂场 景中重叠物体的识别问题。该方法对碎片轮廓进行平滑处理,得到轮廓曲线的多边形近似, 然后计算该近似多边形的旋转角度函数,并对该函数进行等弧长的采样,最后计算得到的 平均差值序列即是形状特征,该特征满足旋转平移不变性。
[0005] Leitao H C等人给出一种多尺度下的二维碎片拼接方法。在多个尺度下计算轮廓 数字曲线的局部曲率以表示碎片轮廓,用动态规划法比较轮廓采样点的曲率串。
[0006] 布朗大学的Kimia B等学者提出一种轮廓先后在粗尺度和精尺度表示方式下进行 匹配的算法,先用多边形逼近对边界进行重采样,对简化的边缘使用动态规划法获取粗尺 度下的匹配,然后对原始边缘再次使用动态规划法以获得更精确的匹配。
[0007] Francesco Amigoni等人针对两片碎片的匹配提出一种容错性较好的基于局部曲 率和色彩的串匹配方法。
[0008] 对上述方法按照碎片的轮廓的表示方法,可分为两种:由碎片轮廓均匀采样点表 示,如局部曲率;由轮廓关键点或多边形近似表示。由轮廓均匀采样点表示轮廓计算量较 大,当碎片数量增大时,匹配阶段的比较量更是较快的增大,且易受噪声影响。而提取轮廓 关键点或多边形近似的方法可减少计算量,对噪声有一定容忍度,但可能对轮廓形状的描 述不够完全。
[0009] 全局匹配过程可分为两种方法,一种是最佳优先法,即局部匹配后,在候选匹配对 中选取最佳的一对,拼合后作为新碎片参与下一轮局部匹配过程,重复该过程直至实现全 局拼接,该方法没有充分利用候选匹配信息,受上一轮的拼合结果影响较大,效率低;另一 种是搜索所有匹配对可能的全局拼接关系,得到全局一致的拼接结果,大量伪匹配对的存 在会降低该方法的搜索效率。Efthymia Tsamoura等提出一种利用局部匹配部分得到的碎 片匹配角度的全局匹配方法,明确了碎片参与无矛盾的全局拼接所要满足的角度关系,开 辟了 一个全局匹配的全新视角。
[0010] 考虑到上述方法的优缺点,本发明采用了轮廓的多边形近似方法,具体包括:适用 于多边形特征的串匹配和基于局部匹配角度的全局匹配。

【发明内容】

[0011] 为解决现有技术存在的不足,本发明公开了一种基于轮廓的二维碎片拼接方法, 提出了适用于多边形特征的局部串匹配及基于局部匹配角度的全局匹配。本发明首先扫描 得到碎片图像并获取碎片轮廓,然后采用多边形逼近轮廓并提取多边形特征串,最后对特 征串运用局部匹配方法,得到匹配程度最佳的公共子串,并寻找多片碎片的全局拼接路径。
[0012] 为实现上述目的,本发明的具体方案如下:
[0013] 一种基于轮廓的二维碎片拼接方法,包括以下步骤:
[0014] 步骤一:获取扫描的碎片图像并提取碎片轮廓曲线;
[0015] 步骤二:进行轮廓的多边形逼近及特征提取,得到两个特征序列:旋转角度序列, 边长序列;
[0016] 步骤三:基于特征序列寻找碎片两两之间的局部候选匹配段;寻找N片碎片的局 部匹配,N片碎片两两进行比较,得到最终局部匹配集合;
[0017] 步骤四:最终局部匹配集合中,基于碎片按照局部匹配进行拼接所要旋转的角度, 寻找局部匹配的全局路径,将所有确定的路径整合为一个包含所有碎片的路径,即可实现 拼接。
[0018] 所述步骤一中,扫描的碎片图像为使用扫描仪获取的碎片灰度图像。
[0019] 所述步骤一中,提取碎片轮廓曲线时,对得到的灰度图像进行直方图分析,把灰度 图像转换为二值图,其中1表示碎片,〇表示背景,然后提取二值图像的边缘,碎片的边缘像 素就是与背景像素相邻但属于碎片的元素,顺时针逐一顺次寻找八连通的碎片边缘像素, 得到碎片边缘,碎片边缘表示为顺时针的坐标序列。
[0020] 所述步骤二中,运用DP迭代算法,获取轮廓曲线的近似多边形顶点,按顺时针顺 序计算每个顶点处的旋转角度,及相邻顶点的距离即多边形边长,得到两个特征序列:旋转 角度序列,边长序列。
[0021] 所述步骤三中,基于特征序列寻找碎片两两之间的局部候选匹配段,具体过程为: 固定一个碎片的旋转角度序列,让另一个碎片的旋转角度序列左右移动,寻找两序列重叠 位置元素的匹配部分,并计算匹配部分的用来衡量匹配程度的匹配度量,根据记录的匹配 信息最终选择一个最佳匹配段,作为两个碎片可能的匹配,即局部候选匹配。
[0022] 所述匹配信息包括匹配段起始点、终止点、匹配度量。
[0023] 所述
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