基于点云特征提取的薄壁文物碎片配对研究.pdf
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1、井冈山大学学报(自然科学版)87文章编号:1674-8085(2023)05-0086-07基于点云特征提取的薄壁文物碎片配对研究10刘恩盛1,罗春泳1,*程小龙2,黄玉花1,戴维康3,张宏4(1.井冈山大学建筑工程学院,江西,吉安343009;2.江西理工大学土木与测绘学院,江西,赣州341000;3.上海博物馆,上海,200003;4.江西省地质局第九地质大队,江西,南昌330000)摘要:针对考古发掘现场堆积在一起的陶瓷碎片难以修复拼接,以及薄壁碎片断裂面特征难以提取的问题,提出了一种综合碎片点云多种特征提取与粗糙集模型进行约简分类的方法。该方法先采用最小半径移动球和三维中心滤波圆弧拟合
2、的方法,分别获取碎片边缘和内部几何特征,再结合颜色纹理及材质等特征要素,通过决策表约简分类为文物碎片重建匹配提供条件。与现有依赖对象单一特征的配对方法不同,本方法在碎片存在磨损甚至缺失等情形下,能将混杂在一起的隶属于多器物薄壁文物碎片进行有效分类配对。关键词:薄壁文物碎片;特征提取;三维中心滤波圆弧拟合;粗糙集模型中图分类号:P232文献标志码:ADOI:10.3969/j.issn.1674-8085.2023.05.013STUDY ON THIN WALLCULTURALRELIC FRAGMENT PAIRING BASEDON POINT CLOUD FEATURE EXTRACTI
3、ONLIU En-sheng1,LUO Chun-yong1,*CHENG Xiao-long2,HUANG Yu-hua1,DAI Wei-kang3,ZHANG Hong4(1.School of Building Engineering,Jinggangshan University,Jian,Jiangxi 343009,China;2.College of Civil Engineering and Surveying,Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou,Jiangxi 343000,China;3.Shangha
4、i Museum,Shanghai 200003,China;4.The Ninth Geological Brigade of Jiangxi Provincial Geological Bureau,Nanchang,Jiangxi 330000,China)Abstract:In view of the problems that the ceramic fragments piled together in the archaeological excavation siteare difficult to repair and splice,and the fracture surf
5、ace characteristics of the thin-wall fragments are difficult tobe extracted,in this paper,a method of reducing and classifying based on multiple features extraction of debrispoint cloud and rough set model is proposed.Firstly,the minimum radius moving sphere and the 3d centralfiltering arc fitting m
6、ethod are used to obtain the edge and internal geometric features of debris,respectively,combining with color,texture and material features,the decision table can be used to reduce the classification andprovide the conditions for the reconstruction and matching of cultural relic fragments.Compared w
7、ith the existingsingle feature matching method,this method can effectively classify and match the debris belonging to multi-objects under the conditions of debris wear or even missing.Key words:thin wall artifacts;feature extraction;3D central filtering arc fitting;rough set model收稿日期:2023-04-04;修改日
8、期:2023-07-25资金项目:国家自然科学基金项目(41662018);江西省高校人文社会科学研究2022年度项目(KG22101);江西省自然科学基金青年项目(20224BAB212025);吉安市指导性科技计划项目(吉市科计字20226 号 21)作者简介:*程小龙(1988-),男,江西乐平人,副教授,博士,主要从事 LiDAR 点云数据处理及摄影测量与遥感研究(E-mail:).0引言随着三维激光扫描技术的不断发展,其应用领域逐步渗透到文物保护工作中。文物碎片本身蕴涵了丰富的历史文化艺术信息,对其保护与拼接修复具有重要意义。文物发掘现场多器物碎片混杂情况为碎片拼接带来较大挑战,如图
9、 1 所示。第 44 卷第 5 期Vol.44 No.5井冈山大学学报(自然科学版)2023 年 9 月Sept.2023Journal of Jinggangshan University(Natural Science)86井冈山大学学报(自然科学版)87碎片的三维建模、特征提取和有效分类,为进一步对文物碎片进行三维虚拟拼接提供可能1。图 1上海青龙镇遗址发掘现场陶瓷碎片Fig.1Ceramic fragments excavated at the site of QinglongTown,Shanghai三维激光扫描仪可在无接触的情况下对文物进行扫描,减少了直接接触对文物带来的二次损坏,
10、并以较高的精度获取其尺寸、外形2-3。周朗明等4提出一种旋转平台点云数据的配准方法,可对小尺寸对象进行扫描获取对象点云。Benichou F 等5运用高斯球检测三维模型边缘特征。杨红娟等6基于第二代 Curvelet 变换的点云曲面特征提取方法,获取准确的点云曲面特征。E Altantsetseg 等7通过快速傅里叶变换(FFT)对微小凹陷纹理进行了较好地提取。针对 LBP(Local Binary Patterns)纹理特征提取算法在提取纹理特征时,存在鲁棒性较差且对噪声较敏感等问题,刘豪等8针对现有的纹理特征提取方法计算复杂度高的问题,利用局部二值模式(LBP)算法思想简单、计算复杂度小的
11、优势,提出了一种改进的 CLBP 算法,更全面地描述了局部窗口的纹理特征。王淑睿等9提出了一种基于模糊集的陶质文物碎片点云特征提取算法,获得较好的稳健性,但是依然需要一定的断裂面厚度,这对于薄壁碎片而言难以获得足够的邻域特征点。碎片分类实质是碎片间相互比较分析,然而,即使是对碎片进行了多特征提取,相关依据的不完备性或不确定性依然存在,例如扫描仪光束受到遮挡和对象边缘磨损或缺失。粗糙集理论的一个重要应用方向就是从不确定属性中获取规则,常采用决策表实现10。通过对碎片点云数据进行特征提取来获取边缘特征、内部几何特征。结合颜色纹理、专家经验等依据,利用粗糙集理论对混杂在一起的多种器物碎片进行分类,为
12、计算机辅助拼接创造条件。1碎片点云特征提取与碎块断裂面存在一定厚度不同,薄壁碎片断裂面点云数据不足以提取有效特征。为此需要研究多种有效的特征提取方法。碎片点云特征提取这里主要通过改进文献11点云边缘提取算法,得到边缘点集以及圆弧拟合和碎片圆心、轴线和半径等信息。提取结果相同,但节省了算法开销。根据提取目标并结合碎片点云特点,分别采用移动最小半径球检测边缘点和基于三维中心滤波圆弧拟合获取半径、圆心。1.1移动最小半径球检测绘制碎片边缘点云由于受粗糙断裂面影响,碎片边缘点云密度较内部点云大。通过如图 5 所示,点 p 的邻近最小半径 R 内点云个数来判断是否处于边缘。第一步将碎片点云进行点间距离计
13、算,得到最小距离 d;第二步通过最小半径(r=d)圆检测出轮廓点集123(,)nP PPPP,。移动最小半径球算法流程为:(1)点云数据融合,参数表达点云坐标 x,y,z值。(2)不参考法矢量情形下的坐标数据标记。(3)给定初始最小半径值 R=d,设定条件的自反馈阀值 R=d+nd,n 取值范围0,1。(4)计算点 p 为球心,R 为半径的球内点个数 N,如果 N=0,则该点不标记。(5)重复步骤(4),并将标记的所有点集P 显示。图 2 为碎片扫描得到的数据,图 3 是经去噪等预处理后得到的点云数据,图 4 是得到该碎片边缘区域的点集。图 2碎片贴纹理点云Fig.2Fragment poin
14、t cloud with texture井冈山大学学报(自然科学版)88图 3碎片预处理后点云Fig.3The point cloud after the pretreatment of debris图 4碎片轮廓点集Fig.4Fragment contour set数据融合数据去噪参数表达 x,y,z 坐标去除法矢信息最邻近点距离计算及赋值N 非 0判断邻近点数N=0标记点为边缘点结束图 5移动最小半径球算法流程Fig.5Moving minimum radius sphere algorithm flow1.2基于三维中心滤波圆弧拟合获取半径和圆心文物通常在制作时围绕轴线旋转,其碎片往往同
15、样具有轴线和对应的大小不等的半径。在获取碎片点云数据过程中,其采集姿态是随机的,如何确定碎片的轴线和半径以便进行刚体旋转和位置确定是关键依据之一。需要通过圆心拟合碎片的轴心从而进一步获得轴线。要确定轴线和半径需要对点云数据曲线拟合,本研究采用三维中心滤波圆弧拟合方法。第一步对碎片点云数据进行中心滤波处理。第二步将碎片点云进行圆心拟合。第三步计算半径并求出轴线。通过碎片点云切片并拟合圆心的过程如下:(1)求取中心点的最小无偏量估计值00(VarVar(2)计算点到中心点的向量长度均值d1222/niiiidsqrtxyzn (3)求取点到中心点的距离方差。(4)求取点的均方差 RMS。(5)滤除
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