一種古建墻壁受污題記文字圖像邊緣提取方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于古建數字化修復領域，具體為一種可消除邊緣提取過程中產生的偽邊 緣和不連續邊緣等現象的古建墻壁受污題記文字圖像邊緣提取方法。
【背景技術】
[0002] 古建墻壁上的毛筆文字，承載著大量歷史信息，同時也是我國書法的活標本，有很 大的審美和歷史研宄價值。然而由于長期的風化，墨跡受菌類的污染，霉變嚴重，加之墻壁 自身的腐蝕和老化質變，許多字跡無法辨識。人工實體修復在去除污染的同時容易造成原 有字跡的再次破壞，近年來，邊緣提取作為圖像處理和計算機視覺中的重要技術，在古建數 字化修復領域得到了極大的關注，依靠數字處理技術對古建墻壁文字圖像進行邊緣提取， 一方面有助于文字的辨識，對于研宄其書法筆畫意義重大，另一方面為文字實體修復提供 了有力的指導，保證修復工作的順利進行。
[0003] 近些年，針對文字圖像的邊緣提取技術有基于數學形態學、基于變換域和基于梯 度算子等方法。基于數學形態學的方法能保證文字邊緣的完整性，但對于圖像中污染和真 實邊緣的識別性不高，偽邊緣較多；基于變換域的方法，如小波變換模極大法，對高頻噪聲 有較好的魯棒性，但對于大面積塊狀污染下的文字圖像，提取效果不好；基于梯度算子的方 法，如Canny算子、Sobel算子，邊緣提取較連貫，細節保留較好，但仍然無法排除污染產生 的偽邊緣。上述方法對于污染較少、背景單一的圖像文字提取效果較好，但當污染嚴重影響 文字邊緣信息時，提取出的邊緣常常含有較多偽邊緣和不連續邊緣。
【發明內容】
[0004] 本發明為解決古建墻壁題記文字圖像受污染影響而邊緣提取不完整，易產生偽邊 緣和不連續邊緣等問題，提出了一種結合光照模型和形態學的古建墻壁受污題記文字圖像 邊緣提取方法。本方法通過預處理去除細小噪聲，突出暗區域細節；結合光照模型和改進的 Canny算子濾除污染帶來的偽邊緣；通過形態學和區域連通處理濾除雜邊，連接邊緣，保證 了文字邊緣的完整性和連貫性。
[0005] 本發明是采用如下的技術方案實現的：一種古建墻壁受污題記文字圖像邊緣提取 方法，包括以下步驟：
[0006]S1 :利用數碼相機采集題記文字圖像，拍攝時，相機鏡頭與墻壁垂直放置，采集圖 像的分辨率至少200dpi、尺寸2048X1536像素以上；
[0007]S2 :對S1獲得的圖像進行全變分去噪處理，濾除采集過程中產生的隨機噪聲，得 到去噪圖像；
[0008]S3:利用多尺度視網膜算法對去噪圖像進行增強處理，突出暗區域的文字細節信 息，以便于后續邊緣提取；
[0009]S4 :計算S3獲得的圖像的空間微分，并將其在顏色空間方向作投影處理，消除污 染和陰影產生的邊緣，得到僅含物質邊緣的陰影-遮擋準不變量；
[0010]S5:利用gabor濾波器對陰影-遮擋準不變量的內積進行空間平均，在邊緣積累的 同時較好的保護文字邊緣信息，然后構造陰影-遮擋準不變顏色張量；
[0011]S6:計算S5得到的張量式的主特征值Ai，以^作為Canny算法的梯度幅值，然 后進行極大值抑制和雙閾值處理后得到文字的邊緣圖像；
[0012]S7:利用數學形態學方法和近鄰域搜索算法對邊緣圖像進行處理，濾去邊緣圖像 中的細小雜邊，并連接文字不連續邊緣，保證文字筆畫的完整性和連貫性，得到最終文字邊 緣提取圖像；
[0013]S8:將S7得到的文字邊緣提取圖像保存或輸出。
[0014] 上述的一種古建墻壁受污題記文字圖像邊緣提取方法，所述的陰影-遮擋準不變 顏色張量構造按以下步驟進行：
[0015]S51:構造gabor濾波器hu，0 (X，y)，其中，x、y為像素點坐標，0為濾波器方向，為 抑制邊緣模糊，取為圖像各像素點的等照度方向，《為調制頻率，根據文字圖像紋理特點取 值；
[0016]S52:用gabor濾波器對陰影-遮擋準不變量的內積進行空間平均，得到陰影-遮 擋準不變顏色張量Gg，計算如下式：
【主權項】
1. 一種古建墻壁受污題記文字圖像邊緣提取方法，其特征在于包括以下步驟： 51 :固定數碼相機，使鏡頭與題記墻壁垂直放置，采集題記文字圖像，采集圖像的分辨 率至少200dpi，尺寸2048X1536像素以上； 52 :對S1獲得的圖像進行全變分去噪處理，濾除圖像采集和傳輸過程中產生的隨機噪 聲，得到去噪圖像； 53 :利用多尺度視網膜算法對去噪圖像進行增強處理，突出暗區域的文字細節信息，以 便于后續邊緣提取； 54 :計算S3獲得的圖像的空間微分，并將其在顏色空間方向作投影處理，消除污染和 陰影產生的邊緣，得到僅含物質邊緣的陰影-遮擋準不變量； 55 :利用gabor濾波器對陰影-遮擋準不變量的內積進行空間平均，在邊緣積累的同時 較好的保護文字邊緣信息，然后構造陰影-遮擋準不變顏色張量； 56 :計算S5中顏色張量的主特征值Xi，將^作為Canny算法中的梯度模值，進行極 大值抑制和雙閾值處理后得到邊緣圖像； 57 :利用數學形態學方法和近鄰域搜索算法對邊緣圖像進行處理，濾除圖像中的細小 雜邊，并連通文字不連續邊緣，保證文字邊緣圖像的完整性和連貫性，得到最終文字邊緣提 取圖像； 58 :將S7得到的文字邊緣提取圖像保存或輸出。
2. 根據權利要求1所述的一種古建墻壁受污題記文字圖像邊緣提取方法，其特征在于 S5所述的陰影-遮擋準不變顏色張量構造按以下步驟進行： 551 :構造gabor濾波器0 (X，y)，其中，x、y為像素點坐標，0為濾波器方向，為抑制 邊緣模糊，取為圖像各像素點的等照度方向，《為調制頻率，根據文字圖像紋理特點取值； 552 :用gabor濾波器對陰影-遮擋準不變量的內積進行空間平均，得到陰影-遮擋準 不變顏色張量Gg，計算如下式：
其中，S】、S;:均為陰影-遮擋準不變量。
3. 根據權利要求1所述的一種古建墻壁受污題記文字圖像邊緣提取方法，其特征在于 S7中所述的邊緣圖像形態學處理按以下步驟進行： S71 :利用數學形態學方法對邊緣圖像進行處理：首先，對邊緣圖像各連通區域進行標 記，相鄰的灰度值為1的各像素點組成標記區域，并統計每一標記區域像素點數目作為該 區域面積；然后設定閾值對標記區域過濾，濾去面積小于給定閾值的連通域；最后，對圖像 進行形態學開運算：C=H〇Q，其中，H為邊緣圖像，〇表示形態學開運算，Q為結構元素。
【專利摘要】本發明公開了一種古建墻壁受污題記文字圖像邊緣提取方法，屬于古建數字化修復領域。該方法首先對采集圖像進行全變分去噪和多尺度視網膜增強處理；然后，構造增強圖像的陰影-遮擋準不變量，消除污染和背景產生的偽邊緣，并用gabor濾波器對其進行空間平均，建立顏色結構張量，結合Canny算法進行邊緣提取；最后，通過數學形態學方法和鄰域搜索算法對邊緣圖像進行處理，濾除雜邊，連接文字邊緣，得到題記文字邊緣圖像。該方法能有效的識別和消除污染造成的偽邊緣和不連續邊緣，很好的提取出題記文字邊緣。本發明主要用于(但不限于)古建墻壁受污題記文字的邊緣提取。
【IPC分類】G06T7-00
【公開號】CN104809733
【申請號】CN201510232234
【發明人】楊風暴, 王偉, 劉英杰, 吉琳娜, 陳燕, 劉冰清
【申請人】中北大學
【公開日】2015年7月29日
【申請日】2015年5月8日