1.一种边缘梯度协方差引导的甲骨卜辞文字轮廓修复方法，其特征在于按照如下步骤进行：

步骤1.输入待处理的甲骨卜辞拓片图像Iori；

步骤2.利用形态学开运算估计Iori的背景亮度，得到背景图像Ibackground；

步骤3.从Iori中减去Ibackground，得到前景图像Iforeground；

步骤4.采用stretchlim方法为图像Iforeground计算出自适应灰度变换的最佳下界low和最佳上界high，进而将Iforeground进行对比度拉伸运算，使其亮度值的范围处于[low,high]区间，得到对比度增强后的甲骨拓片图像Ienhanced；

步骤5.利用最大类间方差法计算全局最佳分割阈值Tseg，并利用阈值Tseg对Ienhanced进行粗分割，进而将Ienhanced转换为二值图像Ibw，其中，前景文字区域的灰度为白色，背景区域的灰度为黑色；

步骤6.对二值图像Ibw中的每个8‑连通区域进行标记，令8‑连通区域的总数为Ncon；

步骤7.测量二值图像Ibw中每个8‑连通区域的属性；

步骤7.1计算Ibw中第i个8‑连通区域的面积Ai、边缘坐标集合Ci、像素坐标集合Pi，所述i为正整数且1≤i≤Ncon；

步骤7.2利用第i个8‑连通区域的边缘坐标集合Ci和像素坐标集合Pi计算外接矩形框，得到其左上角坐标 和右下角坐标 并显示该连通区域的外接矩形框；

步骤8.计算所有8‑连通区域的最大面积Amax、最小面积Amin、平均面积Aavg和面积分布的标准差Aσ，并绘制所有8‑连通区域的面积分布直方图；

步骤9.判断二值图像Ibw的噪声区域并进行填充，得到去噪后的图像I′bw，令i←1，并令Ntext←0，所述Ntext表示I′bw中包含的文字区域数量；

步骤9.1对于图像Ibw的第i个8‑连通区域，若其面积Ai小于Aavg‑Aσ，则将当前的8‑连通区域判定为点状噪声区域，并将其填充为背景；

步骤9.2对于图像Ibw的第i个8‑连通区域，若其面积Ai大于Aavg+Aσ，则将当前的8‑连通区域判定为片状斑纹噪声区域，并将其填充为背景；

步骤9.3对于图像Ibw的第i个8‑连通区域，若其外接矩形框的高宽比或 则将当前的8‑连通区域

判定为齿缝、兆纹、盾纹和刻痕等固有的非文字区域并将其填充为背景，否则将当前的8‑连通区域判定为文字区域，并令Ntext←Ntext+1，所述ρmax和ρmin表示预设的常量；

步骤9.4令i←i+1，若i≤Ncon，则返回步骤9.1，否则令j←1并转入步骤10；

步骤10.从图像I′bw中取出第j个文字区域，对应第j个甲骨卜辞单字；

步骤11.从图像I′bw中取出第j个文字区域的外接矩形框所包含的像素集合，进而建立一幅子图像Ij，令其高度为hj像素，宽度为wj像素；

步骤12.利用Canny算子对Ij进行边缘检测，得到边缘图像Iedge中；

步骤13.利用沿着水平方向的差分算子(‑2,‑1,0,1,2)计算Iedge的水平梯度Ix，并利用T

沿着竖直方向的差分算子(‑2,‑1,0,1,2) 计算Iedge的竖直梯度Iy，所述上标T表示转置运算；

步骤14.根据公式(1)，计算水平梯度Ix的Hadamard乘积，得到其中，“*”表示Hadamard乘积的运算符；

步骤15.根据公式(2)，计算竖直梯度Iy的Hadamard乘积，得到步骤16.根据公式(3)，计算水平梯度Ix与竖直梯度Iy的Hadamard乘积，得到步骤17.建立高斯平滑算子G，其尺寸为hG×hG，并利用该算子对 和 进行卷积滤波，所述hG表示预设的常量；

步骤18.计算子图像Ij中每个像素的特征值；

步骤18.1令c←1，l←1；

步骤18.2根据公式(4)，建立一个大小为2×2阶的自相关矩阵M，用于表示子图像Ij中位于第c行、第l列的像素的梯度自相关；

所述 表示 中位于第c行、第l列的元素值， 表示 中位于第c行、第l列的元素值， 表示 中位于第c行、第l列的元素值；

步骤18.3根据公式(5)，计算自相关矩阵M的特征值R(c,l)；

2

R(c,l)＝det(M)‑κ·trace(M)        (5)所述det(M)表示矩阵M所对应的行列式的值，trace(M)表示矩阵M的迹，κ表示预设的加权常数；

步骤18.4令l←l+1，若l≤wj，则返回步骤18.2，否则，转入步骤18.5；

步骤18.5令c←c+1，l←1，若c≤hj，则返回步骤18.2，否则，转入步骤18.6；

步骤18.6根据公式(6)，计算全部特征值的最大值Rmax(c,l)，并令β←0.1×Rmax(c,l)；

所述max{·}表示取最大值函数，β表示用于判断特征点的预设阈值；

步骤19.在子图像Ij中寻找特征角点；

步骤19.1令c←1，l←1，并初始化一幅边缘特征点图像Icorner，其高度为hj像素，宽度为wj像素；

步骤19.2若R(c,l)≥β，则将子图像Ij中位于第c行、第l列的像素判定为特征角点并令Icorner(c,l)←1，否则令Icorner(c,l)←0，所述Icorner(c,l)表示边缘特征点图像Icorner中位于第c行、第l列的像素值；

步骤19.3令l←l+1，若l≤wj，则返回步骤19.2，否则，转入步骤19.4；

步骤19.4令c←c+1，l←1，若c≤hj，则返回步骤19.2，否则，转入步骤20；

步骤20.初始化一幅图像 其高度为2×hj像素，宽度为2×wj像素，用于存储修复后的第j个甲骨卜辞单字图像；

步骤21.利用线性插值方法对图像 的全部像素值进行平滑重构，从而保持原始甲骨卜辞文字的主要字形及其轮廓信息；

步骤21.1根据公式(7)，对图像 中偶数行、偶数列的全部像素点进行平滑插值重构；

所述 表示图像 中位于第2m行、第2n列的像素值，Ij(m,n)表示图像Ij中位于第m行、第n列的像素值，且m∈{1,2,3,…,hj}，n∈{1,2,3,…,wj}；

步骤21.2根据公式(8)，对图像 中奇数行、偶数列的全部像素点进行平滑插值重构，边界像素采用奇对称延拓原则进行重构；

所述 表示图像 中位于第2m‑1行、第2n列的像素值，表示图像 中位于第2m‑2行、第2n列的像素值，γ表示预设的线性加权系数；

步骤21.3根据公式(9)，对图像 中偶数行、奇数列的全部像素点进行平滑插值重构，边界像素采用奇对称延拓原则进行重构；

所述 表示图像 中位于第2m行、第2n‑1列的像素值，表示图像 中位于第2m行、第2n‑2列的像素值；

步骤21.4根据公式(10)，对图像 中奇数行、奇数列的全部像素点进行平滑插值重构，边界像素采用奇对称延拓原则进行重构；

所述 表示图像 中位于第2m‑1行、第2n‑1列的像素值，表示图像 中位于第2m‑1行、第2n‑2列的像素值；

步骤22.将边缘特征点图像Icorner视为拐点区域，进而根据Ij与 之间的几何对偶一致性，利用Ij的梯度协方差系数计算出最优的线性插值权重，对 进行梯度协方差引导的边缘定向插值；

步骤22.1令c←1，l←1；

步骤22.2若Icorner(c,l)＝1，则转入步骤22.3，否则转入步骤22.9；

步骤22.3在Ij中以第c行、第l列的像素为中心建立一个大小为W×W的窗口，并将该窗口中的全体像素值按照光栅扫描顺序保存到一个列向量y中，得到所述W为一个预

设常数， 表示Ij中位于第 行、第 列的像素值，Ij(c,l)表示Ij中位于第c行、第l列的像素值， 表示Ij中位于第行、第 列的像素值；

2

步骤22.4建立一个阶数为4×W 的矩阵C，对于列向量y的第K个元素Ij(c′,l′)，将Ij(c′‑1,l′‑1)、Ij(c′+1,l′‑1)、Ij(c′‑1,l′+1)、Ij(c′+1,l′+1)保存到矩阵C的第K列，所述12

≤K≤W ， Ij(c′,l′)表示Ij中位于第c′行、第l′列的像素值，Ij(c′‑1,l′‑1)表示Ij中位于第c′‑1行、第l′‑1列的像素值，Ij(c′+1,l′‑1)表示Ij中位于第c′+1行、第l′‑1列的像素值，Ij(c′‑1,l′+1)表示Ij中位于第c′‑1行、第l′+1列的像素值，Ij(c′+1,l′+1)表示Ij中位于第c′+1行、第l′+1列的像素值；

步骤22.5根据公式(11)，计算基于最小均方误差的最优线性插值权重向量α；

T ‑1

α＝(CC) ×(Cy)         (11)步骤22.6根据公式(12)，对 进行梯度协方差引导的边缘定向插值；

所述 表示图像 中位于第2c+1行、第2l+1列的像素值， 表示图像 中位于第2c行、第2l列的像素值， 表示图像 中位于第2c+2行、第

2l列的像素值， 表示图像 中位于第2c+2行、第2l+2列的像素值，表示图像 中位于第2c行、第2l+2列的像素值，α0表示向量α的第1个分量，α1表示向量α的第2个分量，α2表示向量α的第3个分量，α3表示向量α的第4个分量；

步骤22.7根据公式(13)，对 进行梯度协方差引导的边缘定向插值；

所述 表示图像 中位于第2c+1行、第2l列的像素值，表示图像 中位于第2c+1行、第2l‑1列的像素值；

步骤22.8根据公式(14)，对 进行梯度协方差引导的边缘定向插值；

所述 表示图像 中位于第2c行、第2l+1列的像素值，表示图像 中位于第2c‑1行、第2l+1列的像素值；

步骤22.9令l←l+1，若l≤wj，则返回步骤22.2，否则，转入步骤22.10；

步骤22.10令c←c+1，l←1，若c≤hj，则返回步骤22.2，否则，得到第j个甲骨卜辞单字图像的轮廓修复结果 并转入步骤23；

步骤23.令j←j+1，若j≤Ntext，则返回步骤10，否则，输出全部甲骨卜辞单字图像的轮廓修复结果。