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1、(10)申请公布号 CN 104200479 A (43)申请公布日 2014.12.10 CN 104200479 A (21)申请号 201410467807.6 (22)申请日 2014.09.15 G06T 7/00(2006.01) (71)申请人 武汉理工大学 地址 430070 湖北省武汉市珞狮路 122 号武 汉理工大学 (72)发明人 段鹏飞 熊盛武 陈忠 刘喜姣 (74)专利代理机构 武汉开元知识产权代理有限 公司 42104 代理人 潘杰 (54) 发明名称 一种敦煌壁画祥云文化元素的云头云尾提取 方法 (57) 摘要 本发明公开了一种敦煌壁画祥云文化元素的 云头云尾提取。
2、方法， 利用图像处理中的轮廓提取 方法寻找祥云的轮廓序列， 通过最大内切圆方法 进行云头云尾分割， 避免了人为进行云头云尾区 分的主观性、 低效率等问题， 便于计算机对大量祥 云特征进行提取和量化分析。本发明选取的轮廓 提取方法解决了回环问题， 最大内切圆心方法可 以辅助构建祥云的骨架特征， 为祥云的骨架特征 分析提供基础， 云头云尾的自动分割方法也为分 析祥云量化特征， 研究祥云的演化规律， 提供了重 要的技术支撑。 (51)Int.Cl. 权利要求书 2 页 说明书 4 页 附图 2 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 (1。
3、0)申请公布号 CN 104200479 A CN 104200479 A 1/2 页 2 1. 一种敦煌壁画祥云文化元素的云头云尾提取方法， 其特征在于， 该方法包括如下步 骤 ： 步骤一， 提取所述祥云文化元素图像的轮廓序列 ； 步骤二， 寻找所述祥云文化元素图像内各个点的最大内切圆和祥云文化元素图像的骨 架 ； 步骤三， 依据以所述骨架上所有点为圆心的最大内切圆半径的平均值对所述祥云文化 元素图像内所有最大内切圆进行分类， 筛选出属于云头部分的最大内切圆 ； 依据所述云头 部分的最大内切圆计算并标记出云头中心点和云头连线， 所述骨架上距离所述云头中心点 最远的点为云尾点和起始点， 依据所。
4、述起始点和云头连线采用扩散蔓延法标记出所有的云 尾点， 其余所述祥云文化元素图像未标记的点即为云头点。 2. 根据权利要求 1 所述的一种敦煌壁画祥云文化元素的云头云尾提取方法， 其特征在 于 ： 所述步骤一提取所述祥云文化元素图像的轮廓序列是将祥云图像转化为二值图像， 祥 云区域值为 1， 其它值为 0 ； 然后对祥云区域中任意一点进行分析， 判断该点的上、 左、 下、 右 邻点的值是否都为 1， 若是， 则为祥云区域内部的点， 若否则为祥云轮廓的边界点， 将该边界 点存入轮廓序列数组 ； 对所述二值图像采用基于优先搜索方向的轮廓跟踪方法获取有序的 所述祥云文化元素图像的轮廓序列。 3. 根。
5、据权利要求 1 或 2 所述的一种敦煌壁画祥云文化元素的云头云尾提取方法， 其特 征在于 ： 在步骤一搜索祥云轮廓的边界点时， 若遇到回环时， 则从造成环的那个点回溯到上 一个点 P， 对点 P 的 8 邻域从 0 方向开始顺时针依次搜索， 将搜索到的未被搜索过第一个是 边界点作为下一个轮廓点， 完成对环的解锁。 4. 根据权利要求 1 所述的一种敦煌壁画祥云文化元素的云头云尾提取方法， 其特征在 于 ： 所述步骤二中所述寻找最大内切圆是依次遍历所述祥云文化元素图像内部各个点， 筛 选出各个最大内切圆的圆心， 以该点为圆心做圆， 使所述圆与祥云文化元素图像图像边缘 相切于两个点， 且所述圆内所。
6、有点都在所述祥云文化元素的图像之内 ； 寻找所述祥云文化元素图像的骨架是依次将最接近的各个最大内切圆的圆心相连， 得 到所述祥云文化元素的所述骨架。 5. 根据权利要求 4 所述的一种敦煌壁画祥云文化元素的云头云尾提取方法， 其特征在 于 ： 寻找所述祥云文化元素图像内各个点的最大内切圆圆心的方法为 ： 在祥云文化元素图像内任取一点 A， 计算 A 点与所有轮廓点的距离， 将所有距离数据从 小到大进行排序， 记为距离数组 rn ； 将所述距离数组rn中最小的三个距离数据作为两组进行分析， 第一组r0与r1， 第二组 r0 与 r2， 当第一组和第二组任意一组满足以下条件时， 则判断 A 点是最。
7、大内切 圆的圆心， 当第一组和第二组均满足以下条件时， 则判断 A 点不是最大内切圆的圆心， 所述 条件为 ： r0 与 r1 或 r0 与 r2 所对应的轮廓点之间的轮廓距离大于指定阈值， 且 r0 与 r1 或 r0 与 r2 的差值小于 0.5。 6. 根据权利要求 1 所述的一种敦煌壁画祥云文化元素的云头云尾提取方法， 其特征在 于， 所述步骤三的具体步骤包括 ： 31) 求所述骨架上所有点最大内切圆的半径平均值， 并用云颈参数 k 调整所述平均值， 权 利 要 求 书 CN 104200479 A 2 2/2 页 3 筛选出半径大于经调整后的所述平均值的最大内切圆， 筛选出来的即是云。
8、头部分的最大内 切圆 ； 32) 求解各个云头部分最大内切圆圆心的平均值作为云头中心点， 则骨架上距离所述 中心点最远的点为云尾点， 标记此云尾点为扩散起始点 ； 33) 将各个云头部分最大内切圆与祥云区域边缘相切的两个点分别连接起来形成数条 云头连线 ； 34) 从所述起始点开始在所述轮廓内向两边扩散蔓延， 直至扩散蔓延到最接近的云头 连线， 则扩散蔓延停止， 扩散经过的点即标记为云尾区域的点 ； 未被标记为云尾区域的点即 为云头区域的点。 7. 根据权利要求 6 所述的一种敦煌壁画祥云文化元素的云头云尾提取方法， 其特征在 于 ： 所述云颈参数 k 的取值范围为 0.8-1.2。 权 利 。
9、要 求 书 CN 104200479 A 3 1/4 页 4 一种敦煌壁画祥云文化元素的云头云尾提取方法 技术领域 0001 本发明涉及图像区域处理， 具体涉及一种敦煌壁画祥云文化元素的云头云尾提取 方法。 背景技术 0002 作为敦煌壁画的一个重要文化元素， 祥云图案是中国代表性的文化符号， 历时千 年， 运用十分广泛， 在服饰、 图画、 器皿、 家具、 建筑、 广告设计等方面， 都能见到它的身影。 2008年北京奥运会中火炬的设计， 其创作灵感就是基于祥云图案而来的。 研究祥云， 可以挖 掘很多的信息 ： 从历史角度看， 可以研究出它的发展演化规律， 是对历史朝代的一个侧面反 映 ； 从运。
10、用层面看， 可以获取纹样的潜在信息， 对商用设计有很好的参考价值。 0003 从隋唐时期开始， 祥云形态具有明显的 “云头” 与 “云尾” 两个区域， 为朵云形 ；“云 头” 为不规则的椭圆状，“云尾” 由粗渐变细， 在云内部一侧用另一种颜色勾勒其轮廓。在盛 唐时期，“云头” 更为规则， 祥云内用颜色形成勾卷的形态。还有一种是无 “云尾” ， 只有 “云 头” ，“云头” 两侧滋生出多层类似的形状， 各层的轮廓用其他颜色细线描绘。 0004 目前尚无对祥云图案运用计算机图像处理技术进行分析的具体方法。 发明内容 ： 0005 本发明的目的是为了解决上述背景技术存在的不足， 而提出一种敦煌壁画祥。
11、云文 化元素的云头云尾提取方法。 0006 为了实现上述目的， 本发明所采用的技术方案为 ： 0007 一种敦煌壁画祥云文化元素的云头云尾提取方法， 该方法包括如下步骤 ： 步骤一， 提取祥云文化元素图像的轮廓序列 ； 步骤二， 寻找祥云文化元素图像内各个点的最大内切 圆和祥云文化元素图像的骨架 ； 步骤三， 依据以骨架上所有点为圆心的最大内切圆半径的 平均值对祥云文化元素图像内所有最大内切圆进行分类， 筛选出属于云头部分的最大内切 圆 ； 依据云头部分的最大内切圆计算并标记出云头中心点和云头连线， 骨架上距离云头中 心点最远的点为云尾点和起始点， 依据起始点和云头连线采用扩散蔓延法标记出所有。
12、的云 尾点， 其余祥云文化元素图像未标记的点即为云头点。 0008 较佳地， 步骤一提取祥云文化元素图像的轮廓序列是将祥云图像转化为二值图 像， 祥云区域值为 1， 其它值为 0 ； 然后对祥云区域中任意一点进行分析， 判断该点的上、 左、 下、 右邻点的值是否都为 1， 若是， 则为祥云区域内部的点， 若否则为祥云轮廓的边界点， 将 该边界点存入轮廓序列数组 ； 对二值图像采用基于优先搜索方向的轮廓跟踪方法获取有序 的祥云文化元素图像的轮廓序列。 0009 较佳地， 在步骤一搜索祥云轮廓的边界点时， 若遇到回环时， 则从造成环的那个点 回溯到上一个点 P， 对点 P 的 8 邻域从 0 方向。
13、开始顺时针依次搜索， 将搜索到的未被搜索过 第一个是边界点作为下一个轮廓点， 完成对环的解锁。 0010 较佳地， 步骤二中寻找最大内切圆是依次遍历祥云文化元素图像内部各个点， 筛 说 明 书 CN 104200479 A 4 2/4 页 5 选出各个最大内切圆的圆心， 以该点为圆心做圆， 使圆与祥云文化元素图像图像边缘相切 于两个点， 且圆内所有点都在祥云文化元素的图像之内 ； 0011 寻找祥云文化元素图像的骨架是依次将最接近的各个最大内切圆的圆心相连， 得 到祥云文化元素的骨架。 0012 较佳地， 寻找祥云文化元素图像内各个点的最大内切圆圆心的方法为 ： 在祥云文 化元素图像内任取一点。
14、 A， 计算 A 点与所有轮廓点的距离， 将所有距离数据从小到大进行排 序， 记为距离数组 rn ； 将距离数组 rn 中最小的三个距离数据作为两组进行分析， 第一 组 r0 与 r1， 第二组 r0 与 r2， 当第一组和第二组任意一组满足以下条件时， 则判断 A 点是最大内切圆的圆心， 当第一组和第二组均满足以下条件时， 则判断 A 点不是最大内切 圆的圆心， 条件为 ： r0 与 r1 或 r0 与 r2 所对应的轮廓点之间的轮廓距离大于指定 阈值， 且 r0 与 r1 或 r0 与 r2 的差值小于 0.5。 0013 较佳地， 步骤三的具体步骤包括 ： 31) 求骨架上所有点最大内切。
15、圆的半径平均值， 并用云颈参数 k 调整平均值， 筛选出半径大于经调整后的平均值的最大内切圆， 筛选出来 的即是云头部分的最大内切圆 ； 32) 求解各个云头部分最大内切圆圆心的平均值作为云头 中心点， 则骨架上距离中心点最远的点为云尾点， 标记此云尾点为扩散起始点 ； 33) 将各个 云头部分最大内切圆与祥云区域边缘相切的两个点分别连接起来形成数条云头连线 ； 34) 从起始点开始在轮廓内向两边扩散蔓延， 直至扩散蔓延到最接近的云头连线， 则扩散蔓延 停止， 扩散经过的点即标记为云尾区域的点 ； 未被标记为云尾区域的点即为云头区域的点。 0014 较佳地， 云颈参数 k 的取值范围为 0.8。
16、-1.2。 0015 本发明的有益效果在于 ： 本发明利用图像处理中的轮廓提取方法寻找祥云的轮廓 序列， 通过最大内切圆方法进行云头云尾分割， 避免了人为进行云头云尾区分的主观性、 低 效率等问题， 便于计算机对大量祥云特征进行提取和量化分析。本发明选取的轮廓提取方 法解决了回环问题， 最大内切圆心方法可以辅助构建祥云的骨架特征， 为祥云的骨架特征 分析提供基础， 云头云尾的自动分割方法也为分析祥云量化特征， 研究祥云的演化规律， 提 供了重要的技术支撑。 附图说明 0016 图 1 为本发明实施例点的流程图， 0017 图 2 为本发明实施例点的 8 邻域方向， 0018 图 3 为本发明实。
17、施例轮廓跟踪示意图， 0019 图 4 为本发明实施回环示意图， 0020 图 5 为本发明实施回环处理示意图， 0021 图 6 为本发明实施祥云的二值图像和轮廓序列叠加的图， 0022 图 7 为本发明实施祥云最大内切圆， 0023 图 8 为本发明实施筛选后的最大内切圆的圆心， 0024 图 9 为本发明实施筛选后的最大内切圆与轮廓相切点的连线， 0025 图 10 为本发明实施祥云文化图像提取的 “云头” 图像， 0026 图 11 为本发明实施祥云文化图像提取的 “云尾” 图像。 说 明 书 CN 104200479 A 5 3/4 页 6 具体实施方式 0027 下面结合附图和实施。
18、例对本发明做进一步的说明。 0028 如图 1 所示， 一种敦煌壁画祥云文化元素的云头云尾提取方法， 该方法包括如下 步骤 ： 0029 步骤一， 提取祥云文化元素图像的轮廓序列 ； 0030 提取祥云文化元素图像的轮廓序列是将祥云图像转化为二值图像， 祥云区域值为 1， 其它值为 0 ； 然后对祥云区域中任意一点进行分析， 判断该点的上、 左、 下、 右邻点的值是 否都为 1， 若是， 则为祥云区域内部的点， 若否则为祥云轮廓的边界点， 将该边界点存入轮廓 序列数组 ； 对二值图像采用基于优先搜索方向的轮廓跟踪方法获取有序的祥云文化元素图 像的轮廓序列。 0031 本实施例轮廓提取的具体步骤。
19、如下 ： 0032 11) 确定搜索起始点 Start 0033 按照从上到下、 从左到右的方向， 将搜索到的第一个值为1的点(即祥云区域的第 一个点 )， 作为轮廓的起始点 Start。 0034 12) 搜索 Start 的下一个轮廓点 0035 如图 3 所示， 如果 Start 的下一个轮廓点存在， 则一定是其 8 邻域内的右上、 右、 右 下、 下方向 ( 分别对应于图 2 中的 7、 0、 1、 2) 中的一个。按右上、 右、 右下、 下方向依次搜索， 找到第一个值为 1 的点， 即为下一个轮廓点 N。即 Start 为上一个点， N 为当前点。 0036 13) 搜索下一个轮廓点。
20、 0037 Start 为 Pre 赋值， N 为 Curr 赋值， 则 Pre 为上一个点， Curr 为当前点， Dir 为从 上一个点到当前点的搜索方向 ( 例如点 Curr 在点 Pre 的 3 邻域位置上， 那么 Dir 为 3)。将 Dir 作为 Curr 的起始搜索方向， 再在点 Curr 的 8 邻域内按顺时针方向依次搜索， 找到第一 个值为 1， 且未被搜索过， 且为边界点的点， 即为点 Curr 的下一个轮廓点 Tmp。当前点成为 上一个点， Tmp 成为当前点。 0038 14) 如果当前点 Curr 就是起始点 Start， 即再次回到了起始点， 则轮廓跟踪完毕 ； 否。
21、则， 跳到第三步继续搜索。 0039 回环是指造成死循环而无法回到起始点， 如图 4 所示， 按照优先搜索方向算法， A 的下一个轮廓点为 P， P 的下一个轮廓点为 B， B 的下一个轮廓点为 A， 这就造成了回环 ； 在 搜索祥云轮廓的边界点时， 若遇到回环， 则从造成环的那个点回溯到上一个点P， 对点P的8 邻域从 0 方向开始顺时针依次搜索， 将搜索到的未被搜索过第一个是边界点作为下一个轮 廓点， 完成对环的解锁。对于回环问题， 在造成环的那个点 B， 回溯到上一个点 P， 对点 P 的 8 邻域， 从 0 方向开始顺时针依次搜索， 将遇到的第一个是边界点且未被搜索过且不是点 B 的点。
22、 C 作为点 P 的下一个轮廓点， 这样就可对环进行解锁了， 如图 5 所示即为对图 4 中的回 环解锁。 0040 步骤二， 寻找祥云文化元素图像内各个点的最大内切圆和祥云文化元素图像的骨 架 ； 0041 寻找最大内切圆是依次遍历祥云文化元素图像内部各个点， 筛选出各个最大内切 圆的圆心， 其方法为 ： 在祥云文化元素图像内任取一点 A， 计算 A 点与所有轮廓点的距离， 将 所有距离数据从小到大进行排序， 记为距离数组 rn ； 将距离数组 rn 中最小的三个距离 说 明 书 CN 104200479 A 6 4/4 页 7 数据作为两组进行分析， 第一组 r0 与 r1， 第二组 r0。
23、 与 r2， 当第一组和第二组任意 一组满足以下条件时， 则判断 A 点是最大内切圆的圆心， 当第一组和第二组均满足以下条 件时， 则判断 A 点不是最大内切圆的圆心， 条件为 ： r0 与 r1 或 r0 与 r2 所对应的 轮廓点之间的轮廓距离大于指定阈值， 且 r0 与 r1 或 r0 与 r2 的差值小于 0.5。 0042 以所找到的各个最大内切圆的圆心为圆心做圆， 使圆相切于图像边缘的两个点， 且圆内所有点都在祥云文化元素的图像之内， 所做圆即为祥云文化元素图像的最大内切 圆。 0043 寻找祥云文化元素图像的骨架是依次将最接近的各个最大内切圆的圆心相连， 即 可得到祥云文化元素的。
24、骨架。记最大内切圆的圆心为 (xi,yi)， 半径为 ri， 祥云文化元素图 像内最大内切圆的个数为 N， 则用最大内切圆提取出的祥云的骨架表示为 ： 0044 S (xi,yi,ri)|i 1,2,N 0045 步骤三， 筛选出云头部分的最大内切圆， 计算出云头中心点， 找出骨架上距离云头 中心点最远的点作为起始点， 从起始点开始采用扩散蔓延法标记出所有的云尾区域的点， 未标记的即为云头区域的点。 0046 具体步骤如下 ： 0047 31) 求骨架上所有点最大内切圆的半径平均值， 0048 计算筛选出来的最大内切圆的圆心的中心点 (xc,yc)， 记圆的个数为 M， 则 M 是筛选出来的云。
25、头部分的内切圆的个数。 0049 并用云颈参数 k 调整平均值， k 为经验值， 代表云颈偏离云头的程度， k 越大， 分割 处越偏离云头， k 一般取值为 1， 取值范围为 0.8-1.2， 则得到经调整后的平均值分割公式为 0050 筛选出半径大于经调整后的平均值的最大内切圆， 筛选出来的即是云头部分的 最大内切圆 ； 0051 32) 求解各个云头部分最大内切圆圆心的平均值作为云头中心点， 骨架上距离云 头中心点最远的点为云尾点， 标记此云尾点为扩散起始点 ； 0052 33) 将各个云头部分最大内切圆与祥云区域边缘相切的两个点分别连接起来形成 数条云头连线， 如图 9 所示 ； 005。
26、3 34) 从起始点开始在轮廓内向两边扩散蔓延， 直至扩散蔓延到最接近的云头连线， 则扩散蔓延停止， 扩散经过的点即标记为云尾区域的点 ； 未被标记为云尾区域的点即为云 头区域的点。如图 10 和图 11 所示， 即为提取云头和云尾。 0054 应当理解的是， 对本领域普通技术人员来说， 可以根据上述说明加以改进或变换， 而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。 说 明 书 CN 104200479 A 7 1/2 页 8 图 1 图 2 图 3 图 4 图 5 说 明 书 附 图 CN 104200479 A 8 2/2 页 9 图 6 图 7 图 8 图 9 图 10图 11 说 明 书 附 图 CN 104200479 A 9 。