本公开提供了一种青铜器铭文识别方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，该方法包括：获取多张待处理的初始铭文图像，并对各初始铭文图像进行特征提取，得到各初始铭文图像分别对应的特征提取后的铭文特征图像；基于各铭文特征图像的图像属性特征，确定铭文特征图像中的目标铭文图像；基于与所述目标铭文图像的铭文特征匹配的目标滤波参数，对所述目标铭文图像进行图像滤波处理，得到与所述目标铭文图像对应的目标滤波图像；对所述目标滤波图像进行铭文识别，确定所述初始铭文图像对应的铭文识别结果。别结果。别结果。
【技术实现步骤摘要】
一种青铜器铭文识别方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本公开涉及图像处理
，具体而言，涉及一种青铜器铭文识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]考古学中的青铜器铭文具有重要的文化和学术价值。研究青铜器铭文的首要任务是对铭文进行识别。而埋藏千年的青铜器表面复杂的锈蚀层往往将铭文信息覆盖其下，有的甚至对铭文本体产生了严重的腐蚀。为了观察或还原铭文信息，往往需要对其上的锈蚀进行物理或化学的清除，但这可能会对青铜器造成损害，因此如何在不损害青铜器的前提下，准确的识别青铜器上的铭文成为了该领域内亟待解决的问题。
技术实现思路
[0003]本公开实施例至少提供一种青铜器铭文识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
[0004]第一方面，本公开实施例提供了一种青铜器铭文识别方法，包括：
[0005]获取多张待处理的初始铭文图像，并对各初始铭文图像进行特征提取，得到各初始铭文图像分别对应的特征提取后的铭文特征图像；
[0006]基于各铭文特征图像的图像属性特征，确定铭文特征图像中的目标铭文图像；
[0007]基于与所述目标铭文图像的铭文特征匹配的目标滤波参数，对所述目标铭文图像进行图像滤波处理，得到与所述目标铭文图像对应的目标滤波图像；
[0008]对所述目标滤波图像进行铭文识别，确定所述初始铭文图像对应的铭文识别结果。
[0009]一种可能的实施方式中，所述获取多张待处理的初始铭文图像，包括：
[0010]基于红外图像采集装置对包含铭文的目标青铜器进行红外图像采集，得到连续采集的多张红外图像，并将所述多张红外图像作为待处理的初始铭文图像；其中，所述红外图像采集装置的图像采集参数与所述目标青铜器的表面锈蚀厚度和/或器壁厚度相关。
[0011]一种可能的实施方式中，所述方法还包括根据以下方法确定所述红外图像采集装置的图像采集参数：
[0012]将所述目标青铜器的表面锈蚀厚度和/或器壁厚度输入至预先训练好的目标神经网络中，得到所述目标神经网络输出的所述红外图像采集装置的图像采集参数。
[0013]一种可能的实施方式中，所述图像属性特征包括灰度；
[0014]所述基于各铭文特征图像的图像属性特征，确定铭文特征图像中的目标铭文图像，包括：
[0015]基于各铭文特征图像中铭文区域对应的第一灰度均值、锈蚀区域对应的第二灰度均值以及各铭文特征图像对应的第三灰度均值，确定铭文特征图像。
[0016]一种可能的实施方式中，所述目标滤波参数包括用于进行图像滤波处理的滤波像素数目的滤波边界参数；
[0017]所述基于与所述目标铭文图像的铭文特征匹配的目标滤波参数，对所述目标铭文图像进行图像滤波处理，得到与所述目标铭文图像对应的目标滤波图像，包括：
[0018]针对任一所述目标铭文图像，基于与该目标铭文图像的铭文特征匹配的多组滤波边界参数对该目标铭文图像进行图像滤波处理，得到与该目标铭文图像对应的多张待筛选滤波图像；
[0019]基于各待筛选滤波图像的灰度信息，确定所述多张待筛选滤波图像中的目标滤波图像。
[0020]一种可能的实施方式中，所述基于各待筛选滤波图像的灰度信息，确定所述多张待筛选滤波图像中的目标滤波图像，包括：
[0021]基于各待筛选滤波图像中像素点的灰度值，确定各待筛选滤波图像分别对应的灰度直方图；
[0022]将对应的灰度直方图满足预设要求的待筛选滤波图像作为所述目标滤波图像。
[0023]一种可能的实施方式中，所述对所述目标滤波图像进行铭文识别，确定所述初始铭文图像对应的铭文识别结果，包括：
[0024]将所述目标滤波图像中的文字与铭文数据库中存储的多个铭文进行匹配，并基于匹配结果确定所述铭文识别结果。
[0025]第二方面，本公开实施例还提供一种青铜器铭文识别装置，包括：
[0026]获取模块，用于获取多张待处理的初始铭文图像，并对各初始铭文图像进行特征提取，得到各初始铭文图像分别对应的特征提取后的铭文特征图像；
[0027]第一确定模块，用于基于各铭文特征图像的图像属性特征，确定铭文特征图像中的目标铭文图像；
[0028]滤波模块，用于基于与所述目标铭文图像的铭文特征匹配的目标滤波参数，对所述目标铭文图像进行图像滤波处理，得到与所述目标铭文图像对应的目标滤波图像；
[0029]第二确定模块，用于对所述目标滤波图像进行铭文识别，确定所述初始铭文图像对应的铭文识别结果。
[0030]一种可能的实施方式中，所述获取模块，在获取多张待处理的初始铭文图像时，用于：
[0031]基于红外图像采集装置对包含铭文的目标青铜器进行红外图像采集，得到连续采集的多张红外图像，并将所述多张红外图像作为待处理的初始铭文图像；其中，所述红外图像采集装置的图像采集参数与所述目标青铜器的表面锈蚀厚度和/或器壁厚度相关。
[0032]一种可能的实施方式中，所述获取模块还用于根据以下方法确定所述红外图像采集装置的图像采集参数：
[0033]将所述目标青铜器的表面锈蚀厚度和/或器壁厚度输入至预先训练好的目标神经网络中，得到所述目标神经网络输出的所述红外图像采集装置的图像采集参数。
[0034]一种可能的实施方式中，所述图像属性特征包括灰度；
[0035]所述第一确定模块，在基于各铭文特征图像的图像属性特征，确定铭文特征图像中的目标铭文图像时，用于：
[0036]基于各铭文特征图像中铭文区域对应的第一灰度均值、锈蚀区域对应的第二灰度均值以及各铭文特征图像对应的第三灰度均值，确定铭文特征图像。
[0037]一种可能的实施方式中，所述目标滤波参数包括用于进行图像滤波处理的滤波像素数目的滤波边界参数；
[0038]所述滤波模块，在基于与所述目标铭文图像的铭文特征匹配的目标滤波参数，对所述目标铭文图像进行图像滤波处理，得到与所述目标铭文图像对应的目标滤波图像时，用于：
[0039]针对任一所述目标铭文图像，基于与该目标铭文图像的铭文特征匹配的多组滤波边界参数对该目标铭文图像进行图像滤波处理，得到与该目标铭文图像对应的多张待筛选滤波图像；
[0040]基于各待筛选滤波图像的灰度信息，确定所述多张待筛选滤波图像中的目标滤波图像。
[0041]一种可能的实施方式中，所述滤波模块，在基于各待筛选滤波图像的灰度信息，确定所述多张待筛选滤波图像中的目标滤波图像时，用于：
[0042]基于各待筛选滤波图像中像素点的灰度值，确定各待筛选滤波图像分别对应的灰度直方图；
[0043]将对应的灰度直方图满足预设要求的待筛选滤波图像作为所述目标滤波图像。
[0044]一种可能的实施方式中，所述第二确定模块，在对所述目标滤波图像进行铭文识别，确定所述初始铭文图像对应的铭文识别结果时，用于：
[0045]将所述目标滤波图像中的文字与铭文数据库中存储的多个本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种青铜器铭文识别方法，其特征在于，包括：获取多张待处理的初始铭文图像，并对各初始铭文图像进行特征提取，得到各初始铭文图像分别对应的铭文特征图像；基于各铭文特征图像的图像属性特征，确定铭文特征图像中的目标铭文图像；基于与所述目标铭文图像的铭文特征匹配的目标滤波参数，对所述目标铭文图像进行图像滤波处理，得到与所述目标铭文图像对应的目标滤波图像；对所述目标滤波图像进行铭文识别，确定所述初始铭文图像对应的铭文识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多张待处理的初始铭文图像，包括：基于红外图像采集装置对包含铭文的目标青铜器进行红外图像采集，得到连续采集的多张红外图像，并将所述多张红外图像作为待处理的初始铭文图像；其中，所述红外图像采集装置的图像采集参数与所述目标青铜器的表面锈蚀厚度和/或器壁厚度相关。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括根据以下方法确定所述红外图像采集装置的图像采集参数：将所述目标青铜器的表面锈蚀厚度和/或器壁厚度输入至预先训练好的目标神经网络中，得到所述目标神经网络输出的所述红外图像采集装置的图像采集参数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像属性特征包括灰度；所述基于各铭文特征图像的图像属性特征，确定铭文特征图像中的目标铭文图像，包括：基于各铭文特征图像中铭文区域对应的第一灰度均值、锈蚀区域对应的第二灰度均值以及各铭文特征图像对应的第三灰度均值，确定铭文特征图像中的目标铭文图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标滤波参数包括用于进行图像滤波处理的滤波像素数目的滤波边界参数；所述基于与所述目标铭文图像的铭文特征匹配的目标滤波参数，对所述目标铭文图像进行图像滤波处理，得到与所述目标铭文图像对应的目标滤波图像，包括：针对任一所述目标铭文图像，基于与该目标铭文图像的铭文特征匹配的多组滤波边界参数对...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨雪，陈北辰，胡刚波，方巍，陶宁，钱益汇，袁广阔，
申请(专利权)人：首都师范大学，
类型：发明
国别省市：
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