一种基于sift算法的青铜器金文图像识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于sift算法的青铜器金文图像识别方法，首先，利用图像分割方法采集青铜器金文拓片图像数据，建立金文数据集；然后，利用改进的sift特征提取算法检测青铜器金文拓片图像sift特征点，并对特征点进行描述；最后，利用向量夹角余弦值的匹配方法对步骤二得到的拓片图像特征点进行特征点匹配，并得到图像匹配结果。由于采用改进的sift特征提取算法，通过降维降低了运算复杂度，实时性得到大幅提升，在匹配准确率及时间复杂度上明显优于传统方法，更适于进行青铜器金文图像识别匹配。提高了金文图像匹配值的精度，降低了时间复杂度，能有效地识别金文图像。

A bronze image recognition method based on SIFT algorithm

【技术实现步骤摘要】
一种基于sift算法的青铜器金文图像识别方法
本专利技术属于数字图像处理
，特别涉及一种基于sift算法的青铜器金文图像识别方法。
技术介绍
对于青铜器金文的研究，属于古文字学的一项重要内容。只有按照古文字学的科学的研究手段，具体地研究青铜器铭文在各历史阶段之字形特点、修辞、语句、文法的习惯及其演化过程，才能较深刻的理解此种文字。简而言之，释读青铜器铭文要求研究者具有广博的知识基础和训练，是一项极具挑战的任务。sift算法采用一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射保持不变性的图像局部特征描述算子提取特征点，在图像处理领域应用普遍。随着计算机视觉的发展，基于图像特征点的配准方法是目前图像匹配技术的主流方向和发展趋势。因此，国内外针对特征点的提取提出了很多算法。2006年HerbertBay等人提出了SURF算法，2011年StefanLeutenegger等人提出的BRSIK算法，EthanRuble等人提出的0RB算法，以及AlexandreAlahi等人提出的FREAK算法，以上四种算法，在时间复杂度上均优于sift算法，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于sift算法的青铜器金文图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一，利用图像分割方法采集青铜器金文拓片图像数据，建立金文数据集；/n步骤二，利用改进的sift特征提取算法检测青铜器金文拓片图像sift特征点，并对特征点进行描述；/n步骤三，利用向量夹角余弦值的匹配方法对步骤二得到的拓片图像特征点进行特征点匹配，并得到图像匹配结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于sift算法的青铜器金文图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，利用图像分割方法采集青铜器金文拓片图像数据，建立金文数据集；
步骤二，利用改进的sift特征提取算法检测青铜器金文拓片图像sift特征点，并对特征点进行描述；
步骤三，利用向量夹角余弦值的匹配方法对步骤二得到的拓片图像特征点进行特征点匹配，并得到图像匹配结果。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一所述的图像分割方法是，对青铜器金文拓片图像进行自动阈值二值化处理，寻找该行中黑色像素点大于某一设定阈值的所有行和列，进行图像分割处理，采集得到青铜器金文拓片图像数据。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤二所述的利用改进的sift特征提取算法进行识别匹配的步骤如下：
a)首先以特征点作为中心，提取一个半径为8的同心圆环区域作为特征点邻域范围，以两个像素为单位，半径依次递减，把特征点邻域划分为4个单位的同心圆，每个格子代表一个像素点；
以同心圆的圆心为特征点，将特征点表示为M(p1,p2)，直径最大为16，圆形区域可表示为：
(x-p1...

【专利技术属性】
技术研发人员：王慧琴，王可，赵若晴，商立丽，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61