[发明专利]一种基于时间序列相似性计算的甲骨残片缀合方法

权利要求书

1.一种基于时间序列相似性计算的甲骨残片缀合方法，其特征在于，包括以下步骤：

A：提取每幅甲骨拓片图像的边缘曲线图；

B：在每幅甲骨拓片图像的边缘曲线图上，从左到右依次读取每列像素数据的最上端像素点的高度值和最下端像素点的高度值并求得平均值，将平均值作为边缘曲线在该列像素数据的像素位置，然后将依次得到的每列像素数据的像素位置顺序组合在一起，构成边缘曲线图对应的时间序列化曲线数据T，T＝{V₁，V₂，V₃，...，V_i}，i为正整数，V_i表示边缘曲线在第i列像素数据的像素位置；按照上述方法，依次得到每幅甲骨拓片图像的时间序列化边缘曲线数据；

C：将每幅甲骨拓片图像对应的时间序列化边缘曲线数据T进行归一化处理，得到归一化后的时间序列化边缘曲线数据T'，T'＝{V₁',V₂',V₃'，...，V_i'}，i为正整数；

D:对拟判定是否能够缀合的两幅甲骨拓片图像a和b对应的归一化后的时间序列化边缘曲线数据T_a'与T_b'，假定T_a'长度大于T_b'，将较短的曲线数据T_b'以1像素为步幅在T_a'上顺序滑动，并以T_b'为参照依据将T_a'对应的甲骨拓片图像a进行倾斜矫正，并对每次倾斜矫正后的甲骨拓片图像a提取新的边缘曲线数据T_a”，并将T_a”放入集合TS中；

E：对步骤D得到的集合TS中的每个边缘曲线T_a”，计算T_a”与T_b'的差值数组集合ALL；然后进入步骤F；

F：根据步骤E中得到的差值数组集合ALL中的每个差值数组，计算T_a与T_b的相似度；然后进入步骤G；

G：依次按照步骤C、步骤D、步骤E和步骤F的方法，将每幅甲骨拓片图像对应的归一化后的时间序列化边缘曲线数据，依次与其它待选的每幅甲骨拓片图像所对应的归一化后的时间序列化边缘曲线数据进行相似度计算，分别得到对应的相似度值；最后，对每幅甲骨拓片图像，选取与其边缘曲线相似度最高的其他十个边缘曲线数据所对应的甲骨拓片图像，作为该甲骨拓片图像的最佳缀合结果。

2.根据权利要求1所述的基于时间序列相似性计算的甲骨残片缀合方法，其特征在于：所述的步骤A中，利用数位板和图像编辑处理软件对每张甲骨拓片图像的上部边缘或下部边缘，使用厚度为2像素的红色画笔进行手工描边处理，并将描边处理后的图像保存，最后得到的每个甲骨拓片图像的边缘都由红色曲线表示；然后利用颜色特征，自动提取每幅甲骨拓片图像中所有像素值为(255，0，0)的像素点，得到每幅甲骨拓片图像的红色边缘曲线图。

3.根据权利要求2所述的基于时间序列相似性计算的甲骨残片缀合方法，其特征在于：所述的步骤B中，在每幅甲骨拓片图像的红色边缘曲线图上，从左到右依次读取每列红色像素数据的最上端的红色像素点的高度值和最下端的红色像素点的高度值并求得平均值，将平均值作为边缘曲线在该列红色像素数据上的像素位置，然后将依次得到的每列红色像素数据的像素位置顺序组合在一起，构成红色边缘曲线图对应的时间序列化曲线数据T，T＝{V₁，V₂，V₃，...，V_i}，i为正整数，V_i表示边缘曲线在第i列红色像素数据的像素位置；按照上述方法，依次得到每幅甲骨拓片图像的时间序列化边缘曲线数据T。

4.根据权利要求1所述的基于时间序列相似性计算的甲骨残片缀合方法，其特征在于：所述的步骤C中进行归一化处理时，首先计算时间序列化曲线数据T中的最小值min(T)，然后将对应的时间序列化曲线数据T中的每个数据都减去min(T)，得到该边缘曲线图的归一化后的时间序列边缘曲线数据T'。