基于机器视觉古陶瓷无损分类识别

摘要：

为客观、有效地对古陶瓷进行无损分类,提出了一种基于机器视觉古陶瓷无损分类识别方法.通过遍历古陶瓷器型边缘轮廓,获取古陶瓷器型结构细节特征,并在HSI空间下提取古陶瓷釉色多通道颜色直方图特征.同时,提取反映古陶瓷纹理多样性的LBP纹饰特征.基于上述特征,采用机器学习方法实现古陶瓷器型结构、釉色及其纹饰图案的无损分类识别.结果表明:通过机器视觉可以有效地对古陶瓷进行分类识别;在以16为曲率步长、9为LBP算子分块数时,分别提取古陶瓷结构,纹饰特征有较好的识别精度,其中,基于结构与釉色融合特征相比单一特征具有更好的识别效果;当古陶瓷发生结构或纹饰上的小部分缺损时,该方法可以保持一定的鲁棒性,当信息丢失或缺损为5%时,平均识别率依旧可达85%以上,可期望实现古陶瓷科技鉴定中的良好应用.

关键词：古陶瓷、科技鉴定、机器视觉、结构信息、釉色信息、纹饰特征

所属期刊栏目：45

分类号：TP391.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金11176016,60872117;高等学校博士学科点专项科研基金20123108110014

在线出版日期：2018-01-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1833-1842