基于厚度特征的兵马俑碎片匹配技术研究

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1、分类号:TP391学校代码：10697密级:公开学号：201531454基于厚度特征的兵马俑碎片匹配技术研究学科名称：计算机技术作者：陆超华指导老师：周明全教授西北大学学位评定委员会二〇一八年六月FragmentmatchingofterracottawarriorsbasedontheirthicknessfeatureAthesissubmittedtoNorthwestUniversityinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerTechnologyByLuC

2、haohuaSupervisor:ZhouMingquanProfessorJune2018摘要兵马俑是中国古代文物的杰出代表，但因遭受各种自然灾害和人为破坏，发掘出土时多已破损。考古专家进行人工修复，存在效率低、成本高、纠错难等困难。近年来，计算机辅助文物碎片虚拟匹配与拼接方法成为研究主流，但受到碎片破损严重、细节特征大量缺失的影响，实践效果不佳。本文以兵马俑一号坑第3次发掘出土的碎片作为实验对象，研究基于厚度特征的兵马俑碎片匹配方法，解决细节特征缺失时无法进行文物虚拟修复的问题，具体的工作如下：（1）提出一种碎片厚度特征提取方法。针对现有基于厚度的文物

3、碎片匹配方法需要手工测量厚度的问题，分割模型表面并提取断裂面轮廓线，断裂面极限投影二维平面，识别上下表面部分并计算厚度特征。通过访问相邻三角形顶点的次数推算边重数，提高基于边重数的轮廓线提取方法的适用性；通过旋转迭代方法，显著减少极限投影中的投影次数；通过相邻点相对方向对投影轮廓线进行划分，从中识别分属模型上下表面的部分。实验证明，该方法能够准确提取碎片的厚度特征。（2）提出一种基于厚度特征的碎片分组方法。针对现有文物碎片匹配过程中存在大量无用匹配的问题，利用厚度特征计算厚度直方图，并通过基于欧氏距离度量的局部敏感哈希算法，将所有待匹配碎片映射到不同的分组

4、中。同组碎片具有相似厚度，后续仅针对同组碎片寻找匹配对，有效减少无用匹配。（3）提出一种基于厚度特征的碎片粗匹配方法。将厚度特征视为整数序列，将寻找碎片匹配对转换为最长公共子序列问题，并通过改进的方法进行求解，得到匹配结果，并进行粗略对齐。实验证明，该方法显著降低寻找碎片匹配对的时间。（4）设计并实现了兵马俑碎片复原系统。实践证明，该系统能够辅助进行碎片的虚拟复原，为兵马俑碎片的实体修复提供帮助。关键词：碎片拼接，厚度特征，厚度直方图，边重数，局部敏感哈希IIIABSTRACTTheTerracottaWarriorsisanoutstandingrepr

5、esentativeofancientChineseculture.However,duetovariousnaturaldisastersandman-madedestruction,ithasbeendamagedwhenexcavated.Archeologistsrepairartificially,whichhastheproblemsoflowefficiency,highcostanddifficultyincorrectingerrors.Inrecentyears,themethodofcomputerassistedvirtualmat

6、chingandsplicinghasbecomethemainstream,butitisaffectedbyseverefragmentdamageandlackofdetails.Thispapertakesthefragmentsfromthethirdexcavatedofpitoneofterracottawarriorsasexperimentalobjectstoresearchthefragmentmatchingbasedonthethicknessfeatureandsolvestheproblemofthevirtualreasse

7、mblingoffragmentswhendetailsaremissing.Themainresearchprogressesofthisthesisaresummarizedasfollows:(1)Amethodforextractingthethicknessfeatureoffragmentsisproposed,aimingattherequiredmanualmeasurementinexistingthickness-basedmatchingmethods.Firstly,dividethesurfaceofthefragmentmode

8、landcalculatethesetofcontourcurve