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申请/专利权人：河南大学

摘要：本发明公开了一种基于语句通顺性的敦煌遗书残片图像缀合方法，包括以下步骤：A：将残片图像按缺失类型进行分类；B：获取残片图像的列宽、列高和间隙；C：根据缺失类型是否对应对残片图像A与B进行判断；D：对残片图像A和B的列宽列高比的比值和列宽间隙比的比值进行判断；E：对等比放大后残片图像B与A的列高比值、间隙比值和列宽比值进行判断；F：利用笔迹判断神经网络模型判断残片图像A与B的笔迹相似度；G：对残片图像A和B进行边缘相似度计算和语句通顺性检测；H：所有待缀合残片图像比较完毕后，得到敦煌遗书残片图像A的所有备选缀合图像。本发明综合考虑待缀合残片图像文字内容的语句通顺性和边缘相似度，提高敦煌遗书残片图像缀合的效率和准确性。

主权项：1.一种基于语句通顺性的敦煌遗书残片图像缀合方法，其特征在于，包括以下步骤：A：依据敦煌遗书残片缺失部位的位置及断边形态，人工将待缀合的敦煌遗书残片图像进行分类为如下缺失类型：a型：上部缺失；b型：下部缺失；c型：左下缺失；d型：左上缺失；e型：右下缺失；f型：右上缺失；g型：左侧平直缺失；h型：右侧平直缺失；i型：左侧锯齿状缺失；j型：右侧锯齿状缺失；B：对待缀合的敦煌遗书残片图像中的每列文本列进行标注，得到每列文本列的最小外接矩形框及文字内容；将高度值最大的最小外接矩形框Q的宽度和高度分别作为列宽w和列高h，并将最小外接矩形框Q和与Q相邻的最小外接矩形框的之间水平距离作为间隙d；C：针对指定的敦煌遗书残片图像A与待缀合的敦煌遗书残片图像B，首先判断敦煌遗书残片图像A与敦煌遗书残片图像B的缺失类型是否对应，若缺失类型相互对应，则进入步骤D；若缺失类型不对应，则根据缺失类型是否对应，继续比较敦煌遗书残片图像A与下一个待缀合的敦煌遗书残片图像；D：判断敦煌遗书残片图像A的列宽列高比，与敦煌遗书残片图像B的列宽列高比的比值P1，以及敦煌遗书残片图像A的列宽间隙比，与敦煌遗书残片图像B的列宽间隙比的比值P2，是否同时在设定的第一比值范围内；若比值P1和比值P2同时在设定的第一比值范围内，进入步骤E；若不同时在设定的第一比值范围内，则返回步骤C，继续比较敦煌遗书残片图像A与下一个待缀合的敦煌遗书残片图像；E：对敦煌遗书残片图像B进行缩放，先后使缩放后的敦煌遗书残片图像B的列宽以及间隙与残片图像A的列宽和间隙一致；在列宽一致时，计算缩放后的敦煌遗书残片图像B的列高与敦煌遗书残片图像A的列高的比值，以及缩放后的敦煌遗书残片图像B的间隙与敦煌遗书残片图像A的间隙的比值；在间隙一致时，计算缩放后的敦煌遗书残片图像B的列高与敦煌遗书残片图像A的列高的比值，以及缩放后的敦煌遗书残片图像B的列宽与敦煌遗书残片图像A的列宽的比值；若在列宽一致时，列高的比值与间隙的比值同时在设定的第二比值范围内，且在间隙一致时，列高的比值与列宽的比值同时在设定的第三比值范围内，则进入步骤F；否则返回步骤C；F：对笔迹判断神经网络模型进行训练，然后将敦煌遗书残片图像A和敦煌遗书残片图像B输入训练后的笔迹判断神经网络模型中进行判断，若敦煌遗书残片图像A与敦煌遗书残片图像B中的笔迹相似度大于等于设定的笔迹相似度阈值，则进入步骤G；若小于设定的笔迹相似度阈值，则返回步骤C；G：首先对敦煌遗书残片图像A和敦煌遗书残片图像B进行边缘相似度计算，得到敦煌遗书残片图像A和敦煌遗书残片图像B的时间序列匹配度；然后判断敦煌遗书残片图像A的缺失类型是否属于i型或j型；若不属于，则继续对敦煌遗书残片图像A和敦煌遗书残片图像B进行语句通顺性检测，得到敦煌遗书残片图像A和敦煌遗书残片图像B的语句通顺性数值；当敦煌遗书残片图像A的缺失类型属于i型或j型时，若得到的时间序列匹配度大于等于设定的时间序列匹配度阈值，则将敦煌遗书残片图像B作为备选缀合图像，然后返回步骤C，继续比较敦煌遗书残片图像A与下一个待缀合的敦煌遗书残片图像；否则直接返回步骤C，继续比较敦煌遗书残片图像A与下一个待缀合的敦煌遗书残片图像；当敦煌遗书残片图像A的缺失类型不属于i型或j型时，若得到的时间序列匹配度大于等于设定的时间序列匹配度阈值，且语句通顺性数值中的最大值大于等于设定的语句通顺性阈值，则将敦煌遗书残片图像B作为备选缀合图像，然后返回步骤C，继续比较敦煌遗书残片图像A与下一个待缀合的敦煌遗书残片图像；否则直接返回步骤C，继续比较敦煌遗书残片图像A与下一个待缀合的敦煌遗书残片图像；H：当敦煌遗书残片图像A与所有待缀合的敦煌遗书残片图像比较完毕后，得到敦煌遗书残片图像A的所有备选缀合图像。

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