基于多特征参数融合的文物碎片自动匹配方法

赵夫群; 周明全

doi:10.37188/OPE.20233110.1522

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基于多特征参数融合的文物碎片自动匹配方法

信息科学 | 更新时间：2023-05-25

- 基于多特征参数融合的文物碎片自动匹配方法
- Matching method of cultural relics fragments based on multi-feature parameters fusion
- 光学精密工程 2023年31卷第10期页码：1522-1531
- 作者机构：
  
  1.西安财经大学信息学院，陕西西安 710100
  2.西北大学信息科学与技术学院，陕西西安 710127
- 作者简介：
  
  [ "赵夫群（1983-），女，山东临沂人，博士，副教授，2004年、2007年分别于西安石油大学获得学士学位、硕士学位，2019年于西北大学获得博士学位，主要从事图形图像处理和三维建模方面的研究。E-mail： fuqunzhao@126.com" ]
  [ "周明全（1954-），男，陕西西安人，教授，博士生导师，1976 年、1988 年于西北大学分别获得学士、硕士学位，主要从事计算机可视化技术、软件工程、中文信息处理等领域的基础理论及其应用工程创新研究。E-mail： mqzhou@nwu.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61731015);陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2021-JQ-765);西安财经大学青年英才发展支持计划资助项目;陕西省哲学社会科学研究专项资助(2023QN0101)
- DOI：10.37188/OPE.20233110.1522
  中图分类号： TP391
- 收稿日期：2022-07-08，
  
  修回日期：2022-09-30，
  
  纸质出版日期：2023-05-25
- 稿件说明：
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赵夫群,周明全.基于多特征参数融合的文物碎片自动匹配方法[J].光学精密工程,2023,31(10):1522-1531.

ZHAO Fuqun,ZHOU Mingquan.Matching method of cultural relics fragments based on multi-feature parameters fusion[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(10):1522-1531.
赵夫群,周明全.基于多特征参数融合的文物碎片自动匹配方法[J].光学精密工程,2023,31(10):1522-1531. DOI： 10.37188/OPE.20233110.1522.

ZHAO Fuqun,ZHOU Mingquan.Matching method of cultural relics fragments based on multi-feature parameters fusion[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(10):1522-1531. DOI： 10.37188/OPE.20233110.1522.

摘要

针对基于单一几何特征的文物碎片匹配方法的精度不高的问题，提出一种基于多特征参数融合的文物碎片自动匹配方法。首先，采用分割算法提取文物碎片的断裂面，并计算断裂面上点的四个特征参数：点到邻域点的平均距离、点到邻域重心的距离、曲率以及邻域法向夹角平均值；然后，融合四个特征参数得到特征判别参数，并通过判断特征判别参数值提取出特征点集；最后，采用基于尺度因子的迭代最近点（Iterative Closest Point， ICP）算法对特征点集进行匹配，从而实现文物碎片的断裂面匹配。实验采用兵马俑碎片的点云数据模型来验证该基于多特征参数融合的文物碎片匹配方法，结果表明该匹配方法可以克服基于单一几何特征匹配方法的精度不够高的问题，比已有算法的匹配精度提高15%以上，时间效率提高20%以上。因此说，该基于多特征参数融合的匹配方法是一种有效的文物碎片匹配方法。

Abstract

To address the low accuracy of the single-geometric-feature-based matching method for cultural relic fragments， an alternative multi-feature-parameter-fusion-based automatic matching method is proposed herein. For this， first， a segmentation algorithm is used to extract the fracture surfaces of cultural relic fragments， and the following four characteristic parameters of points on these fracture surfaces are computed： the average distance from a point to its neighborhood points， distance from a point to the gravity center of its neighborhood， curvature， and average value of the normal included angle of the neighborhood. Following this， the four feature parameters are fused to obtain feature discrimination parameters， and a feature point set is extracted by judging the value of these feature discrimination parameters. Finally， the iterative closest point algorithm based on the scale factor is used to match the feature point set， and consequently， accurate fracture surface matching of cultural relic fragments is achieved. In the experiment， a point cloud data model of Terracotta Warriors fragments is used to verify the performance of the multi-feature-parameter-fusion-based matching method for cultural relic fragments. The results reveal that the proposed matching method can overcome the low accuracy of the single-geometric-feature-based matching method. Compared with the matching accuracy of the existing algorithm， that of the proposed algorithm is improved by more than 15%， while its time efficiency is improved by more than 20%. Therefore， the multi-feature-parameter-fusion-based matching method is effective for cultural relic fragment matching.

关键词

Keywords

references

李娇娇，孙红岩，董雨，等 . 基于深度学习的3维点云处理综述［J］. 计算机研究与发展， 2022 ， 59 （ 5 ）： 1160 - 1179 . doi: 10.7544/issn1000-1239.20210131 http://dx.doi.org/10.7544/issn1000-1239.20210131

LI J J ， SUN H Y ， DONG Y ， et al . Survey of 3-dimensional point cloud processing based on deep learning ［J］. Journal of Computer Research and Development ， 2022 ， 59 （ 5 ）： 1160 - 1179 . （in Chinese） . doi: 10.7544/issn1000-1239.20210131 http://dx.doi.org/10.7544/issn1000-1239.20210131

GAO H J ， GENG G H ， ZENG S . Approach for 3D cultural relic classification based on a low-dimensional descriptor and unsupervised learning ［J］. Entropy ， 2020 ， 22 （ 11 ）： 1290 . doi: 10.3390/e22111290 http://dx.doi.org/10.3390/e22111290

WEN Y ， ZHOU M Q ， ZHANG P F ， et al . Matching method of cultural relic fragments constrained by thickness and contour feature ［J］. IEEE Access ， 2020 ， 8 ： 25892 - 25904 . doi: 10.1109/access.2020.2969995 http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.2969995

耿国华，张鹏飞，刘雨萌，等 . 基于断裂面邻域特征的文物碎片拼接［J］. 光学精密工程， 2021 ， 29 （ 5 ）： 1169 - 1179 . doi: 10.37188/OPE.20212905.1169 http://dx.doi.org/10.37188/OPE.20212905.1169

GENG G H ， ZHANG P F ， LIU Y M ， et al . Reassembly method of cultural relic fragments based on the neighborhood characteristics of fracture surface ［J］. Opt. Precision Eng. ， 2021 ， 29 （ 5 ）： 1169 - 1179 . （in Chinese） . doi: 10.37188/OPE.20212905.1169 http://dx.doi.org/10.37188/OPE.20212905.1169

胡佳贝，周蓬勃，耿国华，等 . 基于生成树代价和和几何约束的文物碎片自动重组方法［J］. 自动化学报， 2020 ， 46 （ 5 ）： 946 - 956 .

HU J B ， ZHOU P B ， GENG G H ， et al . Reassembly of fractured fragments based on spanning tree cost and geometric constraints ［J］. Acta Automatica Sinica ， 2020 ， 46 （ 5 ）： 946 - 956 . （in Chinese）

高宏娟，耿国华，王飘 . 基于关键点特征描述子的三维文物碎片重组［J］. 计算机辅助设计与图形学学报， 2019 ， 31（ 3 ） 393 - 399

GAO H J ， GENG G H ， WANG P . 3D archaeological fragment reassembly based on feature descriptors of key points ［J］. Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics ， 2019 ， 31 （ 3 ）： 393 - 399 . （in Chinese）

LI Y J ， ZHANG J W ， ZHONG Y Z ， et al . An efficient stereo matching based on fragment matching ［J］. The Visual Computer ， 2019 ， 35 （ 2 ）： 257 - 269 . doi: 10.1007/s00371-018-1491-0 http://dx.doi.org/10.1007/s00371-018-1491-0

YU S Y ， SUN S ， YAN W ， et al . A method based on curvature and hierarchical strategy for dynamic point cloud compression in augmented and virtual reality system ［J］. Sensors ， 2022 ， 22 （ 3 ）： 1262 . doi: 10.3390/s22031262 http://dx.doi.org/10.3390/s22031262

ZHANG C J ， XU S H ， JIANG T ， et al . Integrating normal vector features into an atrous convolution residual network for LiDAR point cloud classification ［J］. Remote Sensing ， 2021 ， 13 （ 17 ）： 3427 . doi: 10.3390/rs13173427 http://dx.doi.org/10.3390/rs13173427

LU Q N ， ZHUOMA S N ， GE B Z ， et al . Turbulent-degraded image restoration via improved principal component analysis method ［J］. Journal of Modern Optics ， 2021 ， 68 （ 17 ）： 906 - 915 . doi: 10.1080/09500340.2021.1960445 http://dx.doi.org/10.1080/09500340.2021.1960445

SARITA K ， DEVARAPALLI R ， KUMAR S ， et al . Principal component analysis technique for early fault detection ［J］. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems ， 2022 ， 42 （ 2 ）： 861 - 872 . doi: 10.3233/jifs-189755 http://dx.doi.org/10.3233/jifs-189755

BESL P J ， MCKAY N D . A method for registration of 3-D shapes ［J］. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ， 1992 ， 14 （ 2 ）： 239 - 256 . doi: 10.1109/34.121791 http://dx.doi.org/10.1109/34.121791

赵夫群 . 基于多特征的兵马俑断裂面匹配方法研究［D］. 西安：西北大学， 2019 . doi: 10.21629/jsee.2018.01.20 http://dx.doi.org/10.21629/jsee.2018.01.20

ZHAO F Q . Research on Fracture Surface Matching Method for Terracotta Warriors Based on Multi-Feature ［D］. Xi'an ： Northwest University ， 2019 . （in Chinese） . doi: 10.21629/jsee.2018.01.20 http://dx.doi.org/10.21629/jsee.2018.01.20

SUN Z L ， ZHANG R G ， HU J ， et al . Probability re-weighted 3D point cloud registration for missing correspondences ［J］. Multimedia Tools and Applications ， 2022 ， 81 （ 8 ）： 11107 - 11126 . doi: 10.1007/s11042-022-12134-5 http://dx.doi.org/10.1007/s11042-022-12134-5

LI J L ， LI Y T ， LONG J ， et al . SAP-net： a simple and robust 3D point cloud registration network based on local shape features ［J］. Sensors ， 2021 ， 21 （ 21 ）： 7177 . doi: 10.3390/s21217177 http://dx.doi.org/10.3390/s21217177

HU Q L ， NIU J Y ， WANG Z W ， et al . Improved point cloud registration with scale invariant feature extracted ［J］. Journal of Russian Laser Research ， 2021 ， 42 （ 2 ）： 219 - 225 . doi: 10.1007/s10946-021-09953-6 http://dx.doi.org/10.1007/s10946-021-09953-6

李群辉 . 基于断裂面匹配的破碎刚体复原研究［D］. 西安：西北大学， 2013 . doi: 10.1109/icig.2013.117 http://dx.doi.org/10.1109/icig.2013.117

LI Q H . Research on Restoration of Broken Rigid Body Based on Fracture Surface Matching ［D］. Xi'an ： Northwest University ， 2013 . （in Chinese） . doi: 10.1109/icig.2013.117 http://dx.doi.org/10.1109/icig.2013.117

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