文物碎片的多特征融合检索技术研究

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1、’分类号:TP391学校代码:1069?密级:201520986?公开学号ANorthwestUniversity颀士字位i2xMA’STERSDISSERTATION文物碎片的多特征融合检索技术研究齣參工学科名称:软件程作者:耿国华教授:姚浩洋指导老师西北大学学位评定委员会二〇_八年六月摘要摘要文物遗产是我们民族文化的象征。进行文物保护不仅是对珍贵物质文化遗产的保护,也是对我们先辈智慧结晶的传承。众所周知我国许多文物在发掘时都遭到不同程度的损坏

2、,手工拼接又容易遭遇二次破坏。因此,计算机辅助的虚拟文物碎片拼接技术逐渐成为热门研究领域。面对数字化后的大量文物碎片,如何高效准确的检索出需要的拼接碎片成为文物修复工作者致力研究的课题。本文结合多特征融合对文物碎片进行检索,主要工作进展包括:(1)针对文物碎片断裂面凹凸特征点较多、邻接的拼接碎片断裂面凹凸点完全相反的特点,提出了一种改进的模型局部显著特征提取算法。该算法根据模型大小对模型进行扇形几何切分,计算提取出各个分割区域的峰点和鞍点,用决策树算法对峰点和鞍点进行排序减小计算量,保留特征点较多的特征显著的区域

3、构成断裂面特征向量。实验表明,提取的模型局部细节特征可以有效表示断裂面特征。(2)针对融合特征算法,提出应用模糊集理论用统计的方法赋值各个待融合算法的隶属度,利用隶属度信息对待融合算法的权值进行优化调整。实验表明,优化后的融合特征权值系数可以有效提高检索准确率。(3)针对现有三维文物碎片检索效率的问题,提出了一种改进的基于多特征融合的三维模型检索算法,并应用该算法设计了一套简单的三维模型检索系统。首先,采用改进的PCA(主成分分析)对模型进行坐标归一化。其次,融合(1)中提取的细节断裂面特征、全局检索效果好的D2

4、距离算法提取的直方图特征、内部结构检索效果好的基于三维radon变换提取的特征,结合样本分类信息熵和模糊集隶属度函数,分配各特征权值系数。最后,将该算法应用在通过三维扫描仪获取的600多个兵马俑文物碎片模型和200多个普林斯顿模型库模型上检索。实验结果表明,该算法检索准确度和效率均有提高,且普适性好。关键词:文物碎片模型检索,细节特征,模糊集合,权值优化,特征融合IABSTRACTABSTRACTHeritageisasymbolofournationalculture.Thepreservationofcult

5、uralrelicsarenotonlytheprotectionofpreciousmaterialculturalheritages,butalsotheinheritanceofourforefathers'wisdom.Asweallknow,manyculturalrelicsinChinaaredamagedmoreorlessintheexcavation,andafterthehandstitching,itiseasytoencountertwicedestruction.Therefore,t

6、hetechnologyoffictitiousculturerelicsfragmentsreconstructionaidedbycomputerhasgraduallybecomeahotissueintheresearchfield.Infaceofalargenumberofdigitalrelics,howtoretrievethesplice-neededfragmentsefficientlyandaccuratelyhasbecomeahotresearchtopicforthecultural

7、relicworkers.Inthispaper,multiplefeaturefusionisusedtoretrievethefragmentsofculturalrelics.Themainworksofthispaperareasfollows:(1)Aimingatthecharacteristicsthattheremanyconcaveandconvexpointsonthefracturesurfaceoftheculturalrelicsandthetotallyoppositeadjacent

8、stitchingfragmentsandtheconcaveandconvexpointsofthefracturesurfaces,anewmodifiedmodeldetailfeatureextractionalgorithmhasbeenputforward.Thealgorithmisbasedonmodelsizeoffanbeamgeometrysegme

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