[发明专利]一种基于多特征测度的青铜器铭文相似性度量方法

权利要求书

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Ν_α与Ν_β的相似性得到；Ν_α，Ν_β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，α0，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μ_pq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：

Φ_i＝|lg(|φ_i|)|i＝1,2,…7 (10)

最后，得到青铜器铭文的Hu矩特征向量为：

F_Hu＝[Φ₁,Φ₂,Φ₃,Φ₄,Φ₅,Φ₆,Φ₇] (11)。