【摘要】：隨社會(huì)經(jīng)濟(jì)的蓬勃高速發(fā)展,近年來(lái)我國(guó)文物收藏一直在持續(xù)升溫。與此同時(shí)與文物收藏相關(guān)的技術(shù)如文物修復(fù)技術(shù)也在持續(xù)高速發(fā)展。利用信息技術(shù)加速文物修復(fù)工作,降低文物修復(fù)的成本是當(dāng)前文物收藏?zé)岜尘跋碌奈奈镄迯?fù)技術(shù)發(fā)展的主要方向。而利用信息技術(shù)進(jìn)行文物修復(fù)離不開(kāi)圖像數(shù)據(jù)的獲取與處理。因此如何進(jìn)一步提升圖像數(shù)據(jù)的獲取與處理能力,使其更好的適應(yīng)人們的生產(chǎn)生活需求,是業(yè)界和科研機(jī)構(gòu)的努力方向,也是收藏?zé)岽呱奈奈镄迯?fù)技術(shù)發(fā)展的迫切需要。本文針對(duì)人工復(fù)原文物碎片存在的嘗試次數(shù)多、拼接速度慢、復(fù)原準(zhǔn)確性與完成度低的問(wèn)題,提出了一種依據(jù)碎片的角度與邊長(zhǎng)特征,進(jìn)行文物碎片自動(dòng)拼接復(fù)原的算法。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:1.針對(duì)圖像數(shù)據(jù)獲取不準(zhǔn)確、遺漏等問(wèn)題,提出了圖像預(yù)處理優(yōu)化方法和信息鏈檢索方法。對(duì)于要處理的碎片圖像,在前期獲取圖像信息時(shí)往往是以亮的為圖像信息暗的為背景信息。為了減少外界因素對(duì)于信息提取的影響,本文采用全局閾值分割法進(jìn)行圖像信息提取;為了減少細(xì)小碎片數(shù)據(jù)信息的影響,本文采用強(qiáng)化、開(kāi)集、加厚的圖像處理技術(shù)進(jìn)行圖像信息細(xì)化;為了后期圖像數(shù)據(jù)處理更加簡(jiǎn)便,本文運(yùn)用類(lèi)邊界跟蹤法和鏈碼Freeman方法進(jìn)行圖像特征信息提取。通過(guò)以上圖像預(yù)處理優(yōu)化技術(shù)的使用,使得圖像特征信息提取更加精確、高效。2.針對(duì)碎片圖像拼接過(guò)程中拼接效率低、準(zhǔn)確度不高的問(wèn)題,本文提出了基于角度和邊長(zhǎng)特征的拼接方法以及震蕩函數(shù)誤差彌補(bǔ)方法。首先根據(jù)角度值進(jìn)行粗匹配,再根據(jù)邊長(zhǎng)值進(jìn)行細(xì)匹配,最后依據(jù)凹凸函數(shù)進(jìn)行遺漏彌補(bǔ),依據(jù)震蕩函數(shù)進(jìn)行縫隙彌補(bǔ)。通過(guò)與特征點(diǎn)、近似多邊形擬合、角序列匹配等碎片自動(dòng)拼接算法相比,本文所提算法的拼接準(zhǔn)確率、拼接完成度與拼接耗時(shí)至少提高了 10%。通過(guò)多次對(duì)比實(shí)驗(yàn)與算法改善,證明本文算法在文物碎片拼接過(guò)程中不但解決了拼接準(zhǔn)確率問(wèn)題,而且還減少了繁瑣的計(jì)算過(guò)程,使得拼接效率大大提高。該算法不僅可以用于二維紙質(zhì)文物碎片的拼接,還可以用于三維立體文物碎片的拼接。該算法能夠廣泛的應(yīng)用于刑偵、文物復(fù)原等領(lǐng)域,能有效、快速地解決非規(guī)則碎片拼接相關(guān)問(wèn)題。
【圖文】：

圖２不同處理順序得到的效果圖逡逑

圖３碎片輪廓提取流程逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋３邋Ｆｒａｇｍｅｎｔ邋ｏｕｔｌｉｎｅ邋ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ邋ｐｒｏｃｅｓｓ逡逑
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：G264.3;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2669138