基于颜色和纹理特征的计算机自动拼图研究

摘要

自动拼图(Automatic Puzzle Solver(APS))是利用拼块的形状、颜色和纹理特征实现计算机对图像的自动拼接,拼图问题是机器视觉、图像分析和模式识别领域一个研究的难题,它涉及到形状描述、边界匹配、特征提取、相似性度量等很多机器视觉知识。此问题在考古学中的文物修复、公安机关的物证碎片复原以及生物研究等方面也有着广泛的应用。 在自动拼图和其相关领域(文物修复、碎片复原问题)的研究中,很大一部分论文将研究的重点放在了拼块(碎片)的形状特征上,利用拼块的颜色和纹理特征进行拼接的研究很少,而颜包和纹理是图像处理中非常关键的两个特征,因此,本文主要针对目前研究较少的颜色特征与纹理特征在自动拼图中的应用进行了研究,提出了一种综合利用拼块的颜色、纹理特征进行相邻拼块的查找算法。 主要工作体现在以下几个方面： 1.介绍了颜色分析和纹理分析的一些基础知识,为后续算法的理解奠定了理论基础。 2.利用拼块的颜色特征进行相邻拼块的查找。首先通过理论分析和实验结果比较,得出在HSV颜色空间下,查找效果最好,然后在HSV颜色空间下使用本文提出的改进了的颜色直方图特征提取方法提取拼块的颜色特征,构成颜色特征向量,最后利用绝对值距离进行颜色相似度计算。对于4×6=24块规模的拼图,利用颜色特征查找到的正确右邻拼块在结果序列中排在前5位的占到有效拼块(20块)的75％以上,取得了良好的效果。 3.利用拼块的纹理特征进行相邻拼块的查找。介绍了傅立叶变换、灰度共生矩阵两种常规纹理特征提取方法在计算机自动拼图中的应用,通过比较两种方法的查找结果,得出前者的效果要好于后者。同样对于4×6=24块规模的拼图,利用纹理特征查找到的正确右邻拼块在结果序列中排在前5位的占到有效拼块(20块)的60％以上,获得了较好的效果。 4.综合颜色、纹理特征进行相邻拼块的查找。只用一种特征进行相邻拼块的查找比较单一,虽然取得了不错的效果。但是有些拼块的相邻块在颜色查找结果排序序列中的位置很靠前,而在纹理特征查找结果序列中的位置却很靠后,反之亦然。因此本文提出了一种综合颜色和纹理特征进行相邻拼块查找的算法,并对9副拼图进行实验,实验结果显示查找到的正确右邻拼块在结果序列中排在前N位(N=有效拼块数x1/5,有效拼块为具有右邻块的拼块)的最低达到73％,最高达到100％,因此算法在自动拼图中是可行的,并取得了很好的效果。 5.介绍了综合颜色、纹理特征进行相邻拼块查找算法的具体实现步骤。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章 绪论

1.1 课题的研究背景

1.2 理论价值和实际意义

1.3 课题的研究内容

1.4 国内外研究现状

1.5 论文解决的关键问题

1.6 论文的组织结构

第2章 颜色分析的基本理论

2.1 颜色空间

2.1.1 RGB颜色空间

2.1.2 HSI颜色空间

2.1.3 HSV颜色空间

2.2 颜色直方图

2.3 相似性度量

2.3.1 相似度

2.3.2 常用的相似度计算公式

2.3.3 颜色特征相似度计算

2.4 本章小结

第3章 纹理分析基本理论

3.1 纹理的定义与描述

3.2 纹理研究内容及应用

3.3 纹理分析方法

3.3.1 灰度共生矩阵法

3.3.2 傅立叶频谱法

3.4 本章小结

第4章 基于颜色的自动拼图

4.1 实验对象介绍

4.2 基于颜色的相邻拼块查找算法框架

4.3 颜色空间的选择

4.4 拼块颜色直方图特征提取

4.4.1 改进的颜色直方图

4.4.2 实验结果

4.5 颜色相似性度量选择

4.6 本章小结

第5章 基于纹理的自动拼图

5.1 基于纹理的相邻拼块查找算法框架

5.2 拼块纹理特征的提取

5.3 纹理相似性度量选择

5.4 本章小结

第6章 综合颜色、纹理特征的自动拼图

6.1 颜色与纹理特征的查找顺序

6.2 颜色和纹理特征查找的组合方案

6.3 算法实现

6.3.1 算法参数选择

6.3.2 算法实现步骤

6.4 性能评估

6.5 本章小结

第7章 总结与展望

7.1 全文工作总结

7.2 今后工作的展望

参考文献

攻读硕士学位期间参与的学术活动

附录

致谢