[发明专利]基于边缘信息的碎片拼接方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于边缘信息的碎片拼接方法和装置，所述方法包括：对获取的碎片数字图像进行轮廓提取；基于所述轮廓进行特征提取，获取角点序列和相应灰度值序列；基于角点序列计算碎片轮廓边缘参数，并根据所述参数获取候选匹配对；基于灰度值序列计算碎片轮廓之间的相关性，根据所述相关性从候选匹配对中确定真实匹配对；根据真实匹配对进行碎片拼接。本发明通过对匹配对由粗到细的筛选以及最佳优先法能够准确地获取碎片的拼接结果。

技术领域

本发明属于图像复原领域，尤其涉及一种基于边缘信息的碎片拼接方法和装置。

背景技术

在历朝历代发展过程中遗留下了大批文物古迹，这些具有历史价值的东西是我们宝贵的财富。经历了千百年的变故后,部分历史文物已遭到破坏,面对考古发掘出土的大量文物碎片急待修复以恢复其原貌。由于手工方法对文物碎片的拼接成本高、周期长且容易对文物造成二次损伤，因此碎片的自动拼接技术有很大的实用价值。类似的从物体碎片恢复原物体的问题也存在于司法鉴定等领域。

不规则碎片的拼接，按照碎片特征，可分为基于内容的拼接和基于轮廓的拼接。基于颜色、纹理等元素的碎片拼接就属于基于内容的碎片拼接，但是因为颜色、纹理等内容元素具有很大的局限性，所以国内外对碎片拼接的研究大部分还是基于轮廓方面的。基于轮廓的二维非规则碎片拼接主要包括三个步骤：1.预处理，即碎片轮廓的提取和表示，特征点的提取和描述等；2.碎片匹配，寻找所有碎片两两之间的匹配度，确定正确匹配，排除伪匹配；3.碎片拼接，将碎片匹配中的正确匹配拼接起来实现拼接复原。其中，碎片匹配是最关键的一步，对两碎片能否匹配的算法研究也较多。现如今对二维碎片基于轮廓的拼接研究有如下方法：

Leitao用动态规划法比较轮廓采样点的曲率串，在一种多尺度条件下分析轮廓的曲率来寻找匹配。

Edson Justino等人提出应用多边形逼近方法来减少边缘的复杂度，然后提取多边形的相关特征，进行局部的重建，这种方法用于执行匹配的特征较少，显著降低了整体的复杂度。

ZhuLiangjia提出一种新的局部曲线匹配方法来找到匹配对，即用其旋转函数表示。两个碎片轮廓的匹配部分是通过直接分析两个旋转函数的差曲线来找到。

Kimia提出一种二维碎片轮廓先后在粗尺度和精尺度表示方式下进行匹配的算法，并将这一方法推广到三维碎片的匹配中。

Biswas A为手撕文件的重建提出一种快速高效且实用的技术，该技术使用轮廓描述子实现基于形状的匹配。

上述方法所提到的基于轮廓拼接的思想可分为两种。一种是由碎片轮廓均匀采样点表示，如局部曲率。当碎片数量较大或者碎片形状较复杂时，由碎片轮廓均匀采样点表示碎片的方法计算量会增大，操作起来比较复杂。另一种是由碎片轮廓的特征点或多边形近似表示，如角点序列。相比由轮廓均匀采样点表示轮廓，这种方法大大的减小了计算量提高了效率，但有可能不能完整的描述出碎片轮廓。

碎片匹配阶段完成后，需要对碎片进行拼接处理。碎片的全局匹配拼接阶段一般应用最佳优先法进行全局重建。最佳优先法总是保留一组继续向下搜索的可选择路径，根据评价函数的计算结果总是选择代价最小的那条路径向下搜索，在搜索过程中通过不断地放弃代价较大的路径，从而最终找到代价最小的路径。首先将候选匹配中找到的一对正确匹配的两碎片拼接起来，然后将这两个已经拼合的碎片看做一个整体，即一个新的碎片，再去重复局部匹配过程找到与之匹配的碎片进行拼接，直到所有的碎片全部拼接完毕。碎片的全局重建常用的还有另外一种方法，就是全局搜索匹配。全局搜索匹配就是对所有匹配对的全局拼接可能性进行搜索，最终得到全局一致的拼接结果。对碎片拼接重建的研究如下：

Zhu Liangjia提出了一种在全局最优意义上的最大松弛法，在对弧长-累计转角的局部匹配分析的基础上寻找碎片匹配对的空间重叠关系，从而排除错误匹配，保证了全局最优匹配。