基于启发式路由的凿井壁画考古绘图快速生成算法制造技术

本发明专利技术涉及一种基于启发式路由的凿井壁画考古绘图快速生成算法，其技术特点是：对于输入的壁画图像I，使用高斯滤波器来去除噪声，获得去噪后的结果I0；利用一阶偏导的有限差分来计算I0的梯度幅值图G和边缘方向图D，并对梯度幅值进行阈值调整，生成阈值调整后的图像记为G1；根据梯度幅值图G1、边缘方向图D以及设定的锚点阈值来提取锚点；利用启发式路由算法对锚点进行连接以获取边缘图E。本发明专利技术设计合理，能够准确地描述边缘特征，从而生成干净的、连续的单像素边，符合考古绘图需求。本发明专利技术完全由计算机自动处理生成，无需进一步的边界连接过程，处理速度很快。

【技术实现步骤摘要】
基于启发式路由的凿井壁画考古绘图快速生成算法
本专利技术属于图像处理
，尤其是一种基于启发式路由的凿井壁画考古绘图快速生成算法。
技术介绍
考古绘图是将制图学应用于考古工作和研究的一门技术，其以线条的形式对考古遗迹、遗物进行科学记录和表述，是考古工作中必不可少的一部分。传统考古绘图工作主要釆取手工测量与绘制，此方式会对文物易造成二次破坏，手工绘图的结果也因人而异，并且存在速度慢、效率低、不够精确的缺点。随着计算机和图形图像技术的发展，大大促进了考古绘图数字化与自动化的发展，研究人员已经尝试使用专门用于考古拍摄和测量的设备，以及研究自动生成考古绘图的技术与软件。考古绘图数字化生成关键技术涉及边缘检测。边缘检测的算法有很多种，传统的如Canny算子具有广泛的应用，但是这些检测器只考虑到局部的急剧变化，特别是颜色、亮度等的急剧变化。2013年，研究者用数据驱动的方法来学习联合颜色、亮度、梯度等等特征来做边缘检测，流行的方法如gPb、StructuredEdge，但是该类算法速度与传统方法比速度较慢。基于深度学习的方法等尝使用卷积神经网络CNN，探索利用内嵌很多高层的、多尺度的信息，但本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于启发式路由的凿井壁画考古绘图快速生成算法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、对于输入的壁画图像I，使用高斯滤波器来去除噪声，获得去噪后的结果I0；步骤2、利用一阶偏导的有限差分来计算I0的梯度幅值图G和边缘方向图D，并对梯度幅值进行阈值调整，生成阈值调整后的图像记为G1；步骤3、根据梯度幅值图G1、边缘方向图D以及设定的锚点阈值来提取锚点；步骤4、利用启发式路由算法对锚点进行连接以获取边缘图E。

【技术特征摘要】
1.一种基于启发式路由的凿井壁画考古绘图快速生成算法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、对于输入的壁画图像I，使用高斯滤波器来去除噪声，获得去噪后的结果I0；步骤2、利用一阶偏导的有限差分来计算I0的梯度幅值图G和边缘方向图D，并对梯度幅值进行阈值调整，生成阈值调整后的图像记为G1；步骤3、根据梯度幅值图G1、边缘方向图D以及设定的锚点阈值来提取锚点；步骤4、利用启发式路由算法对锚点进行连接以获取边缘图E。2.根据权利要求1所述的基于启发式路由的凿井壁画考古绘图快速生成算法，其特征在于：所述步骤1的高斯滤波器采用5×5的高斯内核，其参数σ设置为1。3.根据权利要求1所述的基于启发式路由的凿井壁画考古绘图快速生成算法，其特征在于：所述步骤2的具体处理过程为：(1)利用Sobel算子计算每一个像素点的梯度值来获取I0的梯度幅值，梯度幅值图G的计算方法如下：其中，Gx和Gy分别表示该像素点(x,y)在水平方向和垂直方向的梯度；梯度值用G[x,y]＝|Gx|+|Gy|来代替，由此构成梯度幅度图G；(2)，通过比较像素点的水平梯度Gx和垂直梯度Gy的大小计算边缘方向图；如果|Gx|≥|Gy|，则认为一条垂直的边会经过该像素点，该像素点的边缘方向为水平，即D[x,y]＝h；否则，则认为一条水平的边将会穿过该像素点，D[x,y]＝v；由此构成边缘方向图D；(3)对梯度幅值进行非极大值抑制：对梯度值进行阈值调整以消除一些弱像素，阈值调整后的图像记为G1。4.根据权利要求1所述的基于启发式路由的凿井壁画考古绘图快速生成算法，其特征在于：所述步骤3的具体处理过程为：(1)对于待处理的像素点(x,y)...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙迪，张旭言，潘刚，史艳翠，陈亚瑞，张传雷，
申请(专利权)人：天津科技大学，
类型：发明
国别省市：天津,12