[发明专利]一种基于图聚类的辅助钞票残币重建方法

摘要

本发明公开了一种基于图聚类的辅助钞票残币重建方法，其将残币碎片扫描到计算机中进行处理：使用ORB算法提取残币碎片图像中的特征点和特征向量；使用MSAC算法进行碎片图像匹配；接着对碎片边缘进行距离变换，然后判断两两碎片间的关系；使用基于图论的方法对残币碎片进行聚类，得到聚类结果；根据聚类结果即可指示相关人员如何将实际的残币碎片拼接重建。本发明弥补了相关技术领域对处理“大量图案碎片全部来自于同样一个完整图案”这样一个问题的缺失，操作简单，算法快速有效，可用于将大量残币碎片及其它类似情况的图片碎片拼接复原。

主权项

1.一种基于图聚类的辅助钞票残币重建方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：以黑色为背景扫描所有残币碎片以及一张完整纸币的背面，自动为全部N个碎片编号；步骤2：通过阈值处理提取全部N个碎片图像；步骤3：使用ORB算法提取所有碎片图像以及完整纸币图像的特征点和特征向量，使用MSAC算法进行碎片图像匹配；步骤4：通过形态学处理，提取碎片边缘，并以边缘上的点为前景点，对碎片及其周边10至30个像素宽度的区域的图像进行带符号的欧氏距离变换；步骤5：根据步骤4中所有碎片的边缘点和相应带符号的距离图，判断所有碎片之间的关系，将关系分为三类：相斥关系、相邻关系、不确定关系；步骤6：构造相邻矩阵A与相斥矩阵R，，；步骤7：计算对角矩阵和对角矩阵，以及，，，其中I是单位矩阵，计算的广义特征值并将它们由大到小排序，令第k个广义特征值对应的特征向量为（列向量），将前k个广义特征向量构成矩阵；步骤8：对矩阵Y的每行分别进行归一化得到矩阵X，使X的每行元素的平方和都为1，X为N*k矩阵，令其第i行为第i个残币碎片在聚类空间中的位置；步骤9：基于图论的方法将残币图像进行聚类，具体分为步骤9.1：构建图：每个碎片作为一个顶点，每个顶点带有3个参数：类中心，碎片图像大小，顶点内碎片数量；并且额外定义一个代表完整纸币图像大小的常量S；对任意两个顶点和，构造边，每条边有1或2个参数：第一个参数为两碎片之间的相斥关系，当满足条件时，第2个参数为两碎片类中心的欧氏距离；步骤9.2：在所有边中，找到最小的欧氏距离，若满足相斥关系且碎片图像大小，则将顶点和合并为一个新的顶点，的3个参数分别重新计算为：类中心，顶点内碎片数量，碎片图像大小，并删掉边；对于全部其它顶点，以为例，构造与的边，的相斥性参数计算为，若不等于1，计算的第二个参数；步骤9.3：重复循环步骤9.2，直到没有新的一组顶点可以合并；步骤10：计算机输出碎片图像的聚类结果。