CN107248142B - 一种文物碎片自动拼接方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种文物碎片自动拼接方法，包括如下步骤：对待拼接处理的文物碎片进行扫描，建立每个文物碎步片的三维模型；网格化所述的三维模型；对三维模型分别进行面划分操作，把处于相同平滑面的顶点分入相同组，给出各个平滑面所包含的顶点；计算文物碎片中的每个顶点的积分不变量；根据得到的断面以及每个顶点的积分不变量，得到每个断面在设定阈值范围下的积分不变量相等的特征点对；根据特征点对采用贪心算法得到碎片之间的匹配关系，根据匹配关系匹配拼接文物碎片。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于三维图像图形模拟文物拼接的方法，涉及专利分类号G物理G06计算；推算；计数G06T一般的图像数据处理或产生G06T3/00在图像平面内的图形图像转换，例如，从位像到位像地建立一个不同图像G06T3/40整个或部分图形的定标。
背景技术
现有的文物碎片拼接修复过程，需要依赖考古修复人员的经验和想象力才能完成一个碎裂文物的拼接修复，手工拼接方法成本高昂，周期长，并且容易对文物造成二次伤害。
在现有技术中也出现了基于将二维非规则的碎片图像进行数据化，将数据化后的各个碎片图像进行比较是否存在交集，有交集再基于向量模的碎片匹配算法求曲线最相似的碎片，并进行碎片拼接，但是二维模型无法准确的反映出文物的整体特征。
领域内最新的研发方向，是对文物碎片数据进行采集与分类，使用Wiimote交互控制模型的运动，对文物碎片进行互补拼接和模板匹配的虚拟修复，再利用三维打印对文物进行实体修复，但是存在3.拼接精度不高，对噪声敏感，或者拼接效率较低等问题。
发明内容
本发明针对以上问题的提出，而研制的一种文物碎片自动拼接方法，包括如下步骤：
—对待拼接处理的文物碎片进行扫描，建立每个文物碎步片的三维模型；网格化所述的三维模型；
—对三维模型分别进行面划分操作，把处于相同平滑面的顶点分入相同组，给出各个平滑面所包含的顶点；
—计算文物碎片中的每个顶点的积分不变量；
—根据得到的断面以及每个顶点的积分不变量，得到每个断面在设定阈值范围下的积分不变量相等的特征点对；根据特征点对采用贪心算法得到碎片之间的匹配关系，根据匹配关系匹配拼接文物碎片。
作为优选的实施方式，所述的对单一碎片的三维模型的面划分操作具体包括如下步骤：
—通过网格所在顶点的坐标得到三维模型每个网格的法向量；
—将构建三维模型的每个网格都视为一个结点，网格之间的共边关系视为连接每个结点的边，形成描述文物碎片三维模型的无向带权图；
—为所有碎片三维模型进行一下操作：模型的每个顶点指定编号；对三维模型的网格按所在光滑平面进行分组，导出分组数据；分组数据包含平滑面的组集合，所述组集合中每个分组包含同一光滑平面内三维模型的全部顶点；
—对该连通图进行深度优先遍历DFS，初始访问的结点加入空组，后续遍历的结点对比与其父结点权值差的阈值，在阈值范围之内时，结点分入组集合；超出阈值范围时，结点分入边缘集合；
—若结点加入组集合后，则选择一个与该结点邻接的结点中未遍历的结点作为下一个遍历结点；若结点加入的是边缘集合，则从该结点的兄弟结点(拥有相同父结点的其他结点)中选择未访问的结点作为下一个遍历结点；
进行与上一步相同的父子结点权值差与阈值的对比，使得边缘结点逐渐包围组集合的结点，直到边缘结点的包围闭合完成；
—在包围闭合完成后，组集合包含的结点就是光滑面的所有网格；分入边缘集合的结点即为与该光滑面边缘邻接的网格；从边缘集合中任意取一个结点，继续进行上述的遍历操作，直到整个图的所有结点都被遍历为止；
作为优选的实施方式，所述的积分不变量计算公式如下：
其中，Br(P)为以断面上的点P为球心半径为r的球体。D为三维中的点域，为特征函数，当D中的点在曲面外侧即法矢方向时，为1，当D中的点在曲面的内侧即法矢反方向时，为0。Vr(P)是积分不变量，即球Br(P)在曲面外侧部分的体积；
利用可视化工具库VTK做出该碎片三维图像的包围盒，取其高度的一半记为r。
作为优选的实施方式，判定其对应法向量的空间夹角为10-15°之内时的两网格位于同一光滑平面内。
作为优选的实施方式，所述根据特征点对采用贪心算法得到碎片之间的匹配关系的过程如下：
—对于待拼接的任一碎片A，选取其任一断面A，遍历其它碎片的断面，选择与所述断面特征点对匹配度最高的断面B，认为所述的断面A和断面B为同一断面AB，所述的碎片A和碎片B通过该断面AB拼接；
—按断面AB拼合所述碎片A和碎片B，形成碎片AB；重复前述步骤，直至完成全部碎片的拼接；
若最终匹配失败，则重新开始执行前述第一步骤，选取除碎片A以外的其它碎片重新开始遍历过程。
附图说明
为了更清楚的说明本发明的实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的算法流程图
图2为本发明中碎片三维模型示意图
图3为本发明中分辨得出的碎片模型的光滑平面示意图
图4为本发明中积分不变量的几何含义示意图
图5为本发明中针对碎片建立的包围盒的示意图
图6为本发明中标记特征点后的碎片模型
图7为本发明中两碎片拼合后的示意图
图8为本发明中完全拼合修复后的文物示意图
具体实施方式
为使本发明的实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述：
如图1-8所示：一种文物碎片自动拼接方法，主要包括如下步骤：
用3D扫描仪对碎片进行扫描，得到各碎片的三维图像信息。(如图2所示)
通过碎片各面的各个网格的法向量等特征，分辨出碎片模型的每一个光滑平面(如图3所示)，以不同颜色区分不同的光滑平面，对模型的网格进行分组，并将分组数据导出。
由于在得到碎片的三维图像信息时，三维图像的每一个顶点都会有被指定一个编号，整个图像可以视为图像各顶点的集合，所以得出的分组结果就是对该集合的一个划分，在同一光滑平面上的顶点编号会在同一集合内。
首先遍历整个碎片模型的所有网格(mesh)，遍历的同时计算各个网格的平面法向量。每个网格由三个顶点组成，通过三个顶点的坐标，可以求出该网格所在平面的法向量。
网格所在平面的法向量，是描述一个平面的基本信息之一，也是描述该网格的基本信息之一，所以我们在目前的结点特征集合中加入了网格法向量这一特征元素，随着研究的深入，可以为结点特征集合赋予更多的特征元素。
目前，结点特征集合里面包含的元素有网格所在平面的法向量，而法向量的相差我们使用法向量的夹角的角度值来表示，通过一系列的数值测试，我们得出把阈值集合中的法向量夹角角度值设在10-15时较为合适，阈值过高会导致检查过于宽松，把不同的光滑平面判断为同一光滑平面，而阈值过低则会使同一光滑被判断为不同的光滑平面。如图3，这是取法向量夹角角度值为13时得出的结果。
由于碎片模型的网格是具有共边关系，所以可以把每个碎片视为一个结点，而碎片之间的共边关系视为连接结点的边，由此构成了一个描述碎片3D图像的连通图(G＝<V,E>,V＝{构成图像的所有网格},E＝{e|e＝(v1,v2)，其中v1与v2共边,v1,v2∈V})。
在模型的同一个光滑平面中，可以认为结点应该有相近特征，因此，为了对网格进行分组，为网格结点设定一个权值，这个权值称为结点特征集合，通过进行特有的权值运算，可以判断每个结点的分组。
为了适用于网格化的三维模型，把网格化的光滑平面定义为指定区域中所有网格与其共边网格的角度偏转(即是法向量的角度偏转值)少于某个阈值的面。这是根据数学对函数可微分的定义得出来的，由于数学上对平面(连续可微分的)的每一处求微分相当于对平面进行无限细分并把细分部分的平面法向量通过函数式表示，因此平面的变化也就可以由每一处切平面的法向量变化来表示。
在数学上，光滑平面的每一处都是连续可导，因此不可导的地方可以认为那里是平面的边缘，因为连续而不可导的地方意味着不能取得该点与平面的唯一切面。
而对应到由网格组成的模型上，由于网格相对于整个平面来说面积极小，即使光滑面的变化非常大，在微观的网格个体间的变化也是极小的，所以可以把不可导处视为网格间法向量变化过于明显的地方，这样做可能会使这个算法的检测过于严格，但是不会影响大平面的区分。
在构成这个描述模型的无向带权图后，首先对这个图进行深度优先遍历(DFS)，每到达一个结点，都会比较他与父结点之间的权值相差，判断是否把该结点与父结点归于同一组。
在此设定一个权值相差阈值，如果遍历到的结点与父结点权值相差在阈值范围内，则把该结点加入到父结点所在的组内，第一个被访问的结点会被加入一个空组。
遍历时每当遇到与父结点权值相差过大的结点时，就会把该结点记录下来，加入一个临时集合中，称为边缘集合，同时不再往该结点的方向进行深度遍历。
就这样，网格会在遍历时被加入组集合，或者被加入边缘集合。这样做，遍历会因为往所有路径走都只能遇到边缘集合的点而导致遍历中断，从而可以分辨出模型的一个光滑面及其边缘轮廓。
如果要继续分辨出下一个光滑面，则在边缘集合中选取一个结点，边缘集合中的结点都是没有被加入分组，因此选择其中的任何一个结点开始都不会影响分组结果。
从该结点向还没有被分组的结点遍历下去即可，同时把遍历到的点移出边缘集合，然后重复上述操作，不断维护边缘集合以及分组集合，直到所有结点都被分组为止。
由于直接描述模型的数据是顶点数据，因此在对网格的分组完成之后，要把构成网格的顶点按照组别进行二次分组。
由于绝大部分顶点都是被多个网格共用的，当共用顶点的网格处于不同组时需要选择顶点放入某个分组。此处我们优先选择加入已经有更多结点在内的组或者是遍历网格分组时先被遍历到使用该顶点的网格所属的组。
至此，模型顶点将以其所在的平滑面不同而被分类，碎片断面划分完成。
计算碎片中每个顶点的积分不变量：
1.积分不变量的几何含义为以某个顶点为球心，半径为单位1的球体与原物体的重合部分的体积，与该球体体积的比值(如图4所示)，利用其几何含义求出积分不变量。计算公式如下所示：
其中，Br(P)为以断面上的点P为球心半径为r的球体。D为三维中的点域，为特征函数，当D中的点在曲面外侧即法矢方向时，为1，当D中的点在曲面的内侧即法矢反方向时，为0。Vr(P)是积分不变量，即球Br(P)在曲面外侧部分的体积；
2.利用可视化工具库VTK做出该碎片三维图像的包围盒(如图5所示)，取其高度的一半记为r。
3.以R3点P1为球心，r为半径作球体R1，计算其体积为V1，R1与碎片R2的重合部分记为，计算R3的体积为V3，则P1的体积积分不变量为
计算点P1的积分不变量时，以P1为球心，r为半径作球体R1，体积为V1，R1和碎片R2的重合部分记为V2,i1＝V2/V1。
匹配碎片：
根据第二步中得到的断面以及第三步中得到的各个顶点的积分不变量，(如断面A和B，A中有x个点，B中有y个点，则进行x*y次比较)可以得到各个断面中在一定阈值下积分不变量相等即相互匹配的特征点对(如图6所示为标记出特征点的碎片)，以特征点对为依据，运用贪心算法(见注)，可以找到每个碎片之间的匹配关系(如图7所示)，进而对所有碎片进行匹配，完成拼接工作，
得到完整的碎片拼接模型(如图8所示)。
1.取碎片A和B，选择A中的断面X，遍历B中所有的断面，选取其中和X的特征点对匹配度最高的面Y，则认为X和Y为同一断面，认为A和B通关断面X(Y)连接。
2.将碎片A和B合起来，认为是碎片A+B，重复步骤1
3.如最终匹配失败，则重头开始执行第一步，选取除A以外的一个碎片为开始。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种文物碎片自动拼接方法，其特征在于包括如下步骤：
—对待拼接处理的文物碎片进行扫描，建立每个文物碎步片的三维模型；网格化所述的三维模型；
—对三维模型分别进行面划分操作，把处于相同平滑面的顶点分入相同组，给出各个平滑面所包含的顶点；
—计算文物碎片中的每个顶点的积分不变量；
—根据得到的断面以及每个顶点的积分不变量，得到每个断面在设定阈值范围下的积分不变量相等的特征点对；根据特征点对采用贪心算法得到碎片之间的匹配关系，根据匹配关系匹配拼接文物碎片；
所述的对三维模型分别进行面划分操作具体包括如下步骤：
—通过网格所在顶点的坐标得到三维模型每个网格的法向量；
—将构建三维模型的每个网格都视为一个结点，网格之间的共边关系视为连接每个结点的边，形成描述文物碎片三维模型的无向带权图；
—为所有碎片三维模型进行以下操作：模型的每个顶点指定编号；对三维模型的网格按所在光滑平面进行分组，导出分组数据；分组数据包含平滑面的组集合，所述组集合中每个分组包含同一光滑平面内三维模型的全部顶点；
—对该无向带权图进行深度优先遍历DFS，初始访问的结点加入空组，后续遍历的结点对比与其父结点权值差的阈值，在阈值范围之内时，结点分入组集合；超出阈值范围时，结点分入边缘集合；
—若结点加入组集合后，则选择一个与该结点邻接的结点中未遍历的结点作为下一个遍历结点；若结点加入的是边缘集合，则从该结点的兄弟结点(拥有相同父结点的其他结点)中选择未访问的结点作为下一个遍历结点；
进行与上一步相同的父子结点权值差与阈值的对比，使得边缘结点逐渐包围组集合的结点，直到边缘结点的包围闭合完成；
—在包围闭合完成后，组集合包含的结点就是光滑面的所有网格；分入边缘集合的结点即为与该光滑面边缘邻接的网格；从边缘集合中任意取一个结点，继续进行上述的遍历操作，直到整个图的所有结点都被遍历为止。
2.根据权利要求1所述的文物碎片自动拼接方法，其特征还在于所述的积分不变量计算公式如下：
其中，Br(P)为以断面上的点P为球心半径为r的球体，D为三维中的点域，为特征函数，当D中的点在曲面外侧即法矢方向时，为1，当D中的点在曲面的内侧即法矢反方向时，为0，Vr(P)是积分不变量，即球Br(P)在曲面外侧部分的体积；
利用可视化工具库VTK做出该碎片三维图像的包围盒，取其高度的一半记为r。
3.根据权利要求1所述的文物碎片自动拼接方法，其特征还在于判定其对应法向量的空间夹角为10-15°之内时的两网格位于同一光滑平面内。
4.根据权利要求1所述的文物碎片自动拼接方法，其特征还在于所述根据特征点对采用贪心算法得到碎片之间的匹配关系的过程如下：
P1:对于待拼接的任一碎片A，选取其任一断面A，遍历其它碎片的断面，选择与所述断面特征点对匹配度最高的断面B，认为所述的断面A和断面B为同一断面AB，所述的碎片A和碎片B通过该断面AB拼接；
P2:按断面AB拼合所述碎片A和碎片B，形成碎片AB；重复前述步骤，直至完成全部碎片的拼接；
P3:若最终匹配失败，则重新开始执行前述步骤P1:，选取除碎片A以外的其它碎片重新开始遍历过程。
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Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108009986B (zh) * | 2017-11-27 | 2021-05-04 | 山东师范大学 | 基于边缘信息的碎片拼接方法和装置 |
| CN108961429B (zh) * | 2018-06-08 | 2023-01-10 | 大连理工大学 | 一种文物碎片模型自动分割及拼接方法 |
| CN109544578B (zh) * | 2018-11-30 | 2023-03-28 | 扬州大学 | 基于最大相似度匹配的三维碎块的重组复原方法 |
| CN109829489A (zh) * | 2019-01-18 | 2019-05-31 | 刘凯欣 | 一种基于多层特征的文物碎片重组方法及装置 |
| CN109961398B (zh) * | 2019-02-18 | 2023-04-07 | 鲁能新能源(集团)有限公司 | 风机叶片图像分割与网格优化拼接方法 |
| CN110009748B (zh) * | 2019-04-16 | 2023-04-07 | 珠海金山数字网络科技有限公司 | 一种模型构造方法及系统、计算设备及存储介质 |
| CN112464324B (zh) * | 2019-09-06 | 2023-06-20 | 久瓴(上海)智能科技有限公司 | 相邻关系获取方法、相邻状态集合生成方法及相关产品 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103679634A (zh) * | 2013-12-10 | 2014-03-26 | 锐达互动科技股份有限公司 | 一种二维非规则碎片拼接复原的方法 |
| CN103778662A (zh) * | 2014-01-07 | 2014-05-07 | 北京师范大学 | 交互式破碎文物虚拟修复方法 |
| CN104657964A (zh) * | 2015-03-09 | 2015-05-27 | 重庆邮电大学 | 一种碎片图像计算机自动拼接方法 |
| CN104835116A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-08-12 | 山东师范大学 | 一种基于轮廓的二维碎片拼接方法 |
| CN106447605A (zh) * | 2016-10-13 | 2017-02-22 | 中北大学 | 基于pca和fft的青铜器三维碎片虚拟拼接方法 |
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103679634A (zh) * | 2013-12-10 | 2014-03-26 | 锐达互动科技股份有限公司 | 一种二维非规则碎片拼接复原的方法 |
| CN103778662A (zh) * | 2014-01-07 | 2014-05-07 | 北京师范大学 | 交互式破碎文物虚拟修复方法 |
| CN104657964A (zh) * | 2015-03-09 | 2015-05-27 | 重庆邮电大学 | 一种碎片图像计算机自动拼接方法 |
| CN104835116A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-08-12 | 山东师范大学 | 一种基于轮廓的二维碎片拼接方法 |
| CN106447605A (zh) * | 2016-10-13 | 2017-02-22 | 中北大学 | 基于pca和fft的青铜器三维碎片虚拟拼接方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 余文礼.基于聚类分析和贪心算法的文件碎片拼接复原.《电子世界》.2014,(第11期), * |
| 宋立明.寻找 λ-边连通子图的一次遍历搜索算法.《科 学 技 术 与 工 程》.2009,第9卷(第15期), * |
| 李群辉等.基于积分不变量的断裂面匹配算法.《计 算 机 工 程》.2012,第38卷(第3期), * |
| 郝妮等.基于积分几何的文物表面规律性显著特征提取.《系统仿真学报》.2013,第25卷(第9期), * |
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| GR01 | Patent grant | ||
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