一种基于多光谱光源下的油画唯一性鉴别方法技术

本发明专利技术涉及油画的防伪认证领域，具体为一种基于多光谱光源下的油画唯一性鉴别方法，包括如下步骤：S1.获取待鉴别油画A在多波段m、多光源角度n下的m×n幅图像；S2.分别提取待鉴别油画A的m×n幅图像的光学特征；S3.获取油画鉴别数据库中存储的与待鉴别油画A对应的油画真迹B的光学特征；S4.根据待鉴别油画A的光学特征与数据库中存储的与A对应的油画真迹B的光学特征，获取A与油画真迹B的相似度，以鉴别待鉴别油画A的唯一性。通过对待鉴别油画A在多光谱光源下的多幅图像分别提取光学特征，并将该光学特征与数据库中存储的与A对应的油画真迹B的光学特征进行相似度比对，即可鉴别待鉴别油画A的唯一性，成本低、效率高、鉴别准确度高。

A unique identification method of oil painting based on multi spectral light source

The invention relates to the anti-counterfeiting authentication field of oil painting, in particular to a unique identification method of oil painting based on multi spectral light source, which includes the following steps: S1. Obtaining m \u00d7 n images of oil painting a to be identified under multi band m and multi light source angle n; S2. Extracting the optical characteristics of M \u00d7 n images of oil painting a to be identified respectively; S3. Obtaining the corresponding oil painting a stored in the oil painting identification database S4. According to the optical characteristics of oil painting a to be identified and the optical characteristics of oil painting B corresponding to a stored in the database, obtain the similarity between a and oil painting B to identify the uniqueness of oil painting a to be identified. Through the extraction of optical features from multiple images of oil painting a under multi spectral light source, and the similarity comparison between the optical features and the optical features stored in the database corresponding to oil painting a B, the uniqueness of oil painting a to be identified can be identified, with low cost, high efficiency and high identification accuracy.

【技术实现步骤摘要】
一种基于多光谱光源下的油画唯一性鉴别方法
本专利技术涉及油画的防伪认证
，更具体地，涉及一种基于多光谱光源下的油画唯一性鉴别方法。
技术介绍
随着经济快速发展，油画市场越发繁荣，交易量和金额不断攀升，与油画相关的交易、展览等活动日益频繁。在油画的流通环节(交易、抵押、外租等)，油画真伪争议、油画污损责任认定争议等事件时有发生。现有油画鉴别主要依赖于鉴别专家，这需要依赖个人经验，主观成分大，耗费大量人力和时间的同时，很难保证鉴别的准确性。因此，市场迫切需要一种低成本、高效率、高准确度的鉴别方法针对油画的相似度进行比对，进而达到辨别唯一性、厘清责任的目的。油画作品的色彩丰富、变化多端，不同色彩的颜料对于不同波段的红外光、紫外光的吸收率、反射率、折射率均有所不同，所以在多光谱光源照射下的油画影像具备唯一性，因此，基于油画在多光谱光源下的特征提取与比对技术结合计算机图像分析技术可以作为油画作品唯一性鉴定的技术方法。
技术实现思路
本专利技术旨在克服上述现有技术中的缺陷，提供一种基于多光谱光源下的油画唯一性鉴别方法，成本低、效率高、鉴别准确度高。为达到上述目的，本专利技术采取的技术方案是：提供一种基于多光谱光源下的油画唯一性鉴别方法，包括如下步骤：S1.获取待鉴别油画A在多波段m、多光源角度n下的m×n幅图像；S2.分别提取待鉴别油画A的m×n幅图像的光学特征；S3.获取油画鉴别数据库中存储的与待鉴别油画A对应的油画真迹B的光学特征；S4.根据待鉴别油画A的光学特征与数据库中存储的与待鉴别油画A对应的油画真迹B的光学特征，获取待鉴别油画A与油画真迹B的相似度，以鉴别待鉴别油画A的唯一性。上述方案中，通过对待鉴别油画A在多光谱光源下的多幅图像分别提取光学特征，并将待鉴别油画A的光学特征与数据库中存储的与待鉴别油画A对应的油画真迹B的光学特征进行相似度比对，即可鉴别待鉴别油画A的唯一性，即判定待鉴别油画A是否为油画真迹B，该鉴别方法成本低、效率高、鉴别准确度高。优选地，步骤S1中待鉴别油画A的m×n幅图像的获取方法如下：在能屏蔽外界未知光源的暗房中，使用多光谱相机拍摄待鉴别油画A分别在m个波段的多光谱光源、n个光源角度下的图像，共获得m×n幅图像。这样设置可以避免其他外界环境的影响，进而提高鉴别准确度。进一步优选地，n个光源角度分别为待鉴别油画A的正面、左侧面、右侧面及背面。这样设置能分别获取光线反射、折射及透射后的油画图像，多种角度的油画图像便于多角度提取光学特征，进而通过多角度的相似度比对，提高鉴别的准确度。优选地，记p＝m×n，步骤S2中每幅图像的光学特征分别包括区域光学特征及整体光学特征，获取方法如下：S21.将每幅图像分割为q个面积相同的区域，并分别获取每个区域的灰度直方图数据，使用感知哈希算法分别获取每个区域灰度直方图数据的64位Hash值并作为区域光学特征；记所有幅图像的区域光学特征为Ai,j，其中i为1至p的整数，j为1至q的整数；S22.使用感知哈希算法分别获取每幅图像的64位Hash值并作为整体光学特征；记所有幅图像的整体光学特征为Ak，其中k为1至p的整数。感知哈希算法为现有技术，是哈希算法的一类，主要做相似图像的搜索工作，在此不再详述其原理，感知哈希算法具有无论图像的高度、亮度甚至颜色如何改变，都不会改变图像的哈希值的优点；因此使用感知哈希算法能准确获取每幅图像的区域光学特征及整体光学特征，进而提高鉴别准确度。优选地，记油画真迹B的区域光学特征为Bi,j，整体光学特征为Bk，步骤S4中待鉴别油画A与油画真迹B的相似度包括区域光学特征相似度和整体光学特征相似度，待鉴别油画A的唯一性鉴别方法如下：S41.Ai,j与Bi,j以二进制表示数字相同的位数/64*100％，共获取p×q个区域光学特征相似度数据；根据p个整体光学特征相似度数据获取正态分布参数μ1和S42.Ak与Bk以二进制表示数字相同的位数/64*100％，共获取p个整体光学特征相似度数据；根据p×q个区域光学特征相似度数据获取正态分布参数μ2和S43.若μ1≥90且μ2≥80且且则可以断定待鉴别油画A与油画真迹B来源于同一幅油画，即确定待鉴别油画A的唯一性。优选地，波段数m为10，光源角度n为4，p＝40，q＝100。优选地，每幅图像的像素密度为300ppi。与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：通过对待鉴别油画A在多光谱光源下的多幅图像分别提取光学特征，并将待鉴别油画A的光学特征与数据库中存储的与待鉴别油画A对应的油画真迹B的光学特征进行相似度比对，即可鉴别待鉴别油画A的唯一性，即判定待鉴别油画A是否为油画真迹B，该鉴别方法成本低、效率高、鉴别准确度高。具体实施方式本专利技术附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利技术的限制。为了更好说明以下实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明的可能省略是可以理解的。实施例本实施例提供一种基于多光谱光源下的油画唯一性鉴别方法，包括如下步骤：S1.获取待鉴别油画A在多波段m、多光源角度n下的m×n幅图像；S2.分别提取待鉴别油画A的m×n幅图像的光学特征；S3.获取油画鉴别数据库中存储的与待鉴别油画A对应的油画真迹B的光学特征；S4.根据待鉴别油画A的光学特征与数据库中存储的与待鉴别油画A对应的油画真迹B的光学特征，获取待鉴别油画A与油画真迹B的相似度，以鉴别待鉴别油画A的唯一性。油画真迹第一次出来时，按照S1至S3的操作，对油画真迹预先进行光学特征的采集，并将其光学特征存储于数据库中，以作为以后油画鉴别的比对样本。本专利技术通过对待鉴别油画A在多光谱光源下的多幅图像分别提取光学特征，并将待鉴别油画A的光学特征与数据库中存储的与待鉴别油画A对应的油画真迹B的光学特征进行相似度比对，即可鉴别待鉴别油画A的唯一性，即判定待鉴别油画A是否为油画真迹B，该鉴别方法成本低、效率高、鉴别准确度高。其中，步骤S1中待鉴别油画A的m×n幅图像的获取方法如下：在能屏蔽外界未知光源的暗房中，使用多光谱相机拍摄待鉴别油画A分别在m个波段的多光谱光源、n个光源角度下的图像，共获得m×n幅图像。这样设置可以避免其他外界环境的影响，进而提高鉴别准确度。本实施例中，n个光源角度分别为待鉴别油画A的正面、左侧面、右侧面及背面。这样设置能分别获取光线反射、折射及透射后的油画图像，多种角度的油画图像便于多角度提取光学特征，进而通过多角度的相似度比对，提高鉴别的准确度。另外，记p＝m×n，步骤S2中每幅图像的光学特征分别包括区域光学特征及整体光学特征，获取方法如下：S21.将每幅图像分割为q个面积相同的区域，并分别获取每个区域的灰度直方图数据，使用感知哈希算法分别获取每个区域灰度直方图数据的64位Hash值并作为区域光本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多光谱光源下的油画唯一性鉴别方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1.获取待鉴别油画A在多波段m、多光源角度n下的m×n幅图像；/nS2.分别提取待鉴别油画A的m×n幅图像的光学特征；/nS3.获取油画鉴别数据库中存储的与待鉴别油画A对应的油画真迹B的光学特征；/nS4.根据待鉴别油画A的光学特征与数据库中存储的与待鉴别油画A对应的油画真迹B的光学特征，获取待鉴别油画A与油画真迹B的相似度，以鉴别待鉴别油画A的唯一性。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多光谱光源下的油画唯一性鉴别方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.获取待鉴别油画A在多波段m、多光源角度n下的m×n幅图像；
S2.分别提取待鉴别油画A的m×n幅图像的光学特征；
S3.获取油画鉴别数据库中存储的与待鉴别油画A对应的油画真迹B的光学特征；
S4.根据待鉴别油画A的光学特征与数据库中存储的与待鉴别油画A对应的油画真迹B的光学特征，获取待鉴别油画A与油画真迹B的相似度，以鉴别待鉴别油画A的唯一性。


2.根据权利要求1所述的一种基于多光谱光源下的油画唯一性鉴别方法，其特征在于，步骤S1中待鉴别油画A的m×n幅图像的获取方法如下：在能屏蔽外界未知光源的暗房中，使用多光谱相机拍摄待鉴别油画A分别在m个波段的多光谱光源、n个光源角度下的图像，共获得m×n幅图像。


3.根据权利要求2所述的一种基于多光谱光源下的油画唯一性鉴别方法，其特征在于，n个光源角度分别为待鉴别油画A的正面、左侧面、右侧面及背面。


4.根据权利要求1所述的一种基于多光谱光源下的油画唯一性鉴别方法，其特征在于，记p＝m×n，步骤S2中每幅图像的光学特征分别包括区域光学特征及整体光学特征，获取方法如下：
S21.将每幅图像分割为q个面积相同的区域，并分别获取每个区域的灰度直方图数据，使用感知哈希算法分别获取每个区域灰度直方图数据的64位Hash值并作为区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈景茵，李浩铭，马天骄，刘家隆，
申请(专利权)人：广州懿锝文化创意有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44