一种基于多特征测度的青铜器铭文相似性度量方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多特征测度的青铜器铭文相似性度量方法，利用非局部均值滤波对青铜器铭文图像去噪，建立数据集；通过提取Hu矩特征描述子与SURF特征矩阵，同时获取铭文的全局与局部特征；并且利用K‑means算法及加权策略对局部SURF特征进行聚类加权，进一步增强显著局部特征剔除冗余信息；最后设定两种测度的权重，形成多相似性度量，有效提高了青铜器铭文的检索精度。更适于进行青铜器铭文的检索。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多特征测度的青铜器铭文相似性度量方法
本专利技术属于信息
，涉及古文字识别，特别涉及一种基于多特征测度的青铜器铭文相似性度量方法。
技术介绍
青铜器铭文又称金文、钟鼎文，指铸刻在青铜器物上的文字，是最有代表性的古文字之一，它为研究古代历史文化和古文字提供了重要参考资料。青铜器铭文的隶定工作主要依靠人工进行，需要研究者具备丰富的知识经验，隶定过程需要将未知青铜器铭文图像与已隶定青铜器铭文图像逐一比对，仅依靠人工进行，工作量巨大且容易导致误识。随着信息技术的发展，青铜器铭文的隶定工作逐渐变得智能化、数字化。青铜器铭文数量多、字形复杂、变体繁多，对铭文进行相似性度量，对于青铜器铭文图像的隶定具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提供一种多特征测度的青铜器铭文相似性度量方法。为了实现上述任务，本专利技术采用如下的技术解决方案：一种基于多特征测度的青铜器铭文相似性度量方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，利用非局部均值滤波算法，对采集的青铜器铭文图像数据去噪处理，建立青铜器铭文图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多特征测度的青铜器铭文相似性度量方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一，利用非局部均值滤波算法，对采集的青铜器铭文图像数据去噪处理，建立青铜器铭文图像数据集；/n步骤二，使用Hu不变矩算法提取青铜器铭文的7阶Hu矩，构造青铜器铭文的全局形状特征向量；/n步骤三，利用加速鲁棒特征算法提取青铜器铭文的局部加速鲁棒特征向量，并利用K均值聚类算法对加速鲁棒特征进行聚类，利用加权策略，进一步剔除冗余信息；/n步骤四，将步骤二中的铭文全局Hu矩特征向量与步骤三中的聚类加权的加速鲁棒特征进行融合，形成多相似性度量对青铜器铭文进行检索。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多特征测度的青铜器铭文相似性度量方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，利用非局部均值滤波算法，对采集的青铜器铭文图像数据去噪处理，建立青铜器铭文图像数据集；
步骤二，使用Hu不变矩算法提取青铜器铭文的7阶Hu矩，构造青铜器铭文的全局形状特征向量；
步骤三，利用加速鲁棒特征算法提取青铜器铭文的局部加速鲁棒特征向量，并利用K均值聚类算法对加速鲁棒特征进行聚类，利用加权策略，进一步剔除冗余信息；
步骤四，将步骤二中的铭文全局Hu矩特征向量与步骤三中的聚类加权的加速鲁棒特征进行融合，形成多相似性度量对青铜器铭文进行检索。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一中所述利用非局部均值滤波算法，对采集的青铜器铭文图像去噪处理的其具体过程为：
假设青铜器铭文图像ν{ν(α)|α∈I}，I为图像的坐标域，对于其中一个像素α，使用非局部平均的方法计算图像中其余所有像素的加权平均值，来得到该像素点的估计值，即



其中，权值由α与β之间的相似性计算得到，并需满足条件：像素α与β的相似性由其相对应的灰度值向量Να与Νβ的相似性得到；Να，Νβ表示以像素α和β为中心选取固定大小的邻域矩阵，各邻域灰度值向量之间的相似性根据高斯加权的欧式距离衡量如公式(2)所示：



式中，α>0，是高斯核函数的标准差；
权重的选取是根据不同像素间的相似性，将邻域像素加权得一个近似值，相似度越高的邻域矩阵向量，加权平均时对应像素点权值越大，权重的计算公式为：






其中，Z(α)为归一化系数，h为平滑参数，控制高斯函数的衰减程度；
经过非局部均值滤波之后的图像，噪声点得到有效去除的同时青铜器铭文的几何结构信息得到增强。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤二中所述的提取Hu矩特征作为青铜器铭文全局形状特征向量的具体过程为：
设一幅青铜器铭文图像f(x,y)，其(p+q)阶矩定义为：



中心距定义为：



其中，p,q＝0,1,2,3…，矩心为图像边缘的质心位置，中心距μpq具有位移不变性；矩心计算如下式所示：



其中，m00为图像的0阶几何矩，m10和m01为图像的两个1阶几何矩，由此可以构造出归一化的中心矩，则归一化中心矩定义为：



其中，p+q＝2,3…；
利用二阶和三阶归一化中心距能够得到7个Hu不变矩，即：
φ1＝η20+η02



φ3＝(η30-3η12)2+(3η21-η03)2
φ4＝(η30+η12)2+(η21+η03)2
φ5＝(η30-3η12)(η30+η12)[(η30+η03)2-3(η21+η03)]+(3η21-η03)(η21+η03)[3(η30+η21)2-(η21+η03)2]
φ6＝(η20-η02)[(η30+η12)2-(η21+η03)2]+4η11(η30+η12)(η21+η03)



为了使不变矩的值对结果识别的贡献增大并缩小数据偏差，对上式中的值用取对数的方式进行修正如下：
Φi＝|lg(|φi|)|i＝1,2,…7(10)
最后，得到青铜器铭文的Hu矩特征向量为：
FHu＝[Φ1,Φ2,Φ3,Φ4,Φ5,Φ6,Φ7](11)。


4.如要求1所述的方法，其特征在于，步骤三中所述提取利用加速鲁棒特征算法提取青铜器铭文局部加速鲁棒特征的具体过程为：
1)铭文特征点检测
二阶导数矩阵是加速鲁棒特征算法的核心，加速鲁棒特征算法采用二阶导数矩阵的行列式近似确定特征点的尺度和位置等信息；
假设青铜器铭文图像I中给定点Ρ＝(x,y)，定义在尺度σ上的图像二阶导数矩阵为：



式中，Sxx(Ρ,σ)，Sxy(Ρ,σ)，Syx(Ρ,σ)，Syy(Ρ,σ)，是图像在点Ρ处的高斯二阶微分的卷积；
为了提高运算速度与鲁棒性，采用盒式滤波近似值...

【专利技术属性】
技术研发人员：王慧琴，商立丽，王可，
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