王愛民 葛彥強 劉國英 葛文英 周宏宇 王丁磊

1 安陽師范學(xué)院計算機與信息工程學(xué)院 455002

2 數(shù)字甲骨學(xué)研究所 455002

甲骨文計算機輔助綴合技術(shù)研究

王愛民1、2葛彥強1劉國英1、2葛文英1周宏宇1王丁磊1

1 安陽師范學(xué)院計算機與信息工程學(xué)院 455002

2 數(shù)字甲骨學(xué)研究所 455002

計算機輔助甲骨文碎片綴合，是整理甲骨的一種先進技術(shù)。研究甲骨片圖像的輪廓信息的提取與輪廓跟蹤算法，建立甲骨片數(shù)據(jù)庫，研制了基于邊界匹配的甲骨文綴合輔助系統(tǒng)，選定待綴合的甲骨碎片后，該系統(tǒng)可以自動生成疑是目標(biāo)甲骨碎片的動態(tài)數(shù)據(jù)庫，甲骨文專家只需要基于“備選甲骨碎片數(shù)據(jù)庫” 通過人機交互來實現(xiàn)甲骨文綴合。

甲骨文;綴合；計算機;邊界匹配；算法

文獻標(biāo)示碼：A

inscriptions on bones or tortoise shells；rejoining；computer；contour matching

1、引言

甲骨文是我國古代占卜用的龜甲和獸骨上的文字,是我國迄今發(fā)現(xiàn)的最早的一種成熟文字系統(tǒng),在我國文字發(fā)展史上占有重要地位。特別是，甲骨文里記錄了不少關(guān)于商(殷)朝政治、經(jīng)濟、文化、習(xí)俗等許多方面的內(nèi)容，是研究上古歷史，尤其是商代歷史不可替代的第一手材料，它們的出現(xiàn)，解決了不少歷史之謎。據(jù)最近的統(tǒng)計，甲骨出土的數(shù)量已多達十五萬片，今后的新發(fā)現(xiàn)還不可預(yù)料。

由于甲骨質(zhì)脆,又經(jīng)歷了近三千年的歲月,所以在出土?xí)r多已裂成碎片。只有盡可能地將這些碎片綴合在一起,才能更好地了解卜辭的文例、位置和語法規(guī)律,更全面地研究卜辭的內(nèi)容。在甲骨文的研究工作中,綴合破碎的甲骨片是一項重要的準(zhǔn)備步驟。然而，傳統(tǒng)的甲骨片綴合過程工作量很大，如果全靠人力來整理將是十分困難的。能否設(shè)計出一種新的方法，使甲骨學(xué)家從這一繁重的工作中解放出來？這是學(xué)術(shù)界共同關(guān)注的問題。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,利用計算機技術(shù)輔助甲骨文綴合已經(jīng)成為甲骨文研究、考釋和應(yīng)用的一個新的課題。1973年，美國加州大學(xué)周鴻翔教授利用電腦技術(shù)對甲骨片綴合進行了嘗試,可以作到完整的或大致完整的骨版的綴合；1974年，國內(nèi)也有人從事這方面的研究，可以將一骨版的1/4以上的碎片進行綴合。當(dāng)然，這些研究在理論上、技術(shù)上、方法上都有待進一步改進，與甲骨文研究的需要相比都還存在很大差距，有待于通過大量的研究實踐來發(fā)展和完善。目前，擬定的綴合條件包括時代、字跡、骨版、碎片、卜辭、邊緣六項，除了“時代”一項以外，都是用圖形顯示的，因此只要在電子計算機上利用一臺光讀器的設(shè)備，就可以直接輸入圖像，隨著我國電子技術(shù)的迅速發(fā)展和普及，不斷提高卜甲綴合的自動化水平，將是完全可能的事。

2001年8月起，我們成立了甲骨文計算機輔助綴合課題組，開始了基于“碎片、邊緣、骨版、卜辭、字跡”的甲骨文計算機輔助綴合研究，在理論和技術(shù)上都取得了重要的階段性成果。

2、研究現(xiàn)狀

理論上講，對于給定待綴合甲骨碎片，只要存在目標(biāo)碎片，我們總是可以找到的，也就是說甲骨文的綴合問題一定有解。但是，目前發(fā)掘甲骨的總數(shù)量約在十五萬片左右，要想從十五萬個甲骨片中找到待綴合的甲骨碎片，靠人工綴合的工作難度是可想而知的。特別是，基于“骨版、碎片、邊緣”的人工綴合通常需要實物作支撐。找到滿足“骨版、碎片、邊緣”綴合條件后的甲骨文碎片（稱為疑是目標(biāo)碎片），再通過“時代、字跡、卜辭”三個要素進行終級綴合。

據(jù)統(tǒng)計，十五萬個甲骨片收藏分布情況是這樣的：十多萬片廣布于大陸四十個城市的九十多個單位，主要集中在中國科學(xué)院、國家博物館、南京博物館等地。臺灣有二萬五千多片。國外的二萬六千多片，其分布情況大致如下：日本有12443片，主要藏于東京大學(xué)考古教研室，東京大學(xué)教養(yǎng)學(xué)部博物館，京都大學(xué)人文科學(xué)研究所，東京國立上野博物館，東洋文庫，書道博物館等。加拿大有7802片，主要藏于皇家安大略博物館。英國有3355片，主要藏于倫敦大英博物館，蘇格蘭博物院，劍橋大學(xué)圖書館，牛津大學(xué)東方藝術(shù)博物館等。美國有1882片，主要藏于普林斯頓大學(xué)，哥倫比亞大學(xué)，哈佛大學(xué)，都市藝術(shù)博物館，歷史與技術(shù)博物館，自然歷史博物館，國會圖書館等。德國有715片，主要藏于柏林民俗博物館。蘇聯(lián)有199片，主要藏于彼得格勒博物館，愛爾米塔什博物館。瑞典有100片，主要藏于斯德哥爾摩遠東博物館。瑞士有99片，主要藏于巴費爾人種博物館。法國有64片，主要藏于巴黎大學(xué)，柴魯斯基博物館，奎木爾博物館。比利時有7片，藏于皇家藝術(shù)博物館。韓國有6片，藏于漢城大學(xué)。

就甲骨片的收藏分布情況來看，直接利用甲骨片實物輔助綴合目前是不現(xiàn)實的。據(jù)報道，也有人通過查閱大量的甲骨文拓片和有關(guān)的解釋資料，綜合考慮“時代、字跡、骨版、碎片、卜辭、邊緣”六項條件實現(xiàn)了部分甲骨文碎片的綴合。顯然這種綴合成功的概率很小。計算機技術(shù)的發(fā)展,為甲骨文綴合、甲骨文研究、考釋和應(yīng)用開辟了的一個全新的研究領(lǐng)域。遺憾的是，甲骨文計算機輔助綴合的進展還不能滿足人們的需要。只是淺層次的直接輔助，缺少系統(tǒng)研究，特別是用人工錄制標(biāo)本信息工作量大，而且不甚準(zhǔn)確。我們從甲骨文拓片入手，在基于“邊界匹配”的甲骨文綴合方向，進行了長期的研究與實踐工作，在理論和技術(shù)兩個方面都取得了重要的研究成果，受到了有關(guān)甲骨文專家好評。

3、設(shè)計思路

從目前出土的甲骨來看，除了龜甲和牛骨外，也發(fā)現(xiàn)用其他動物骨頭來刻辭的，如牛的肋骨，或鹿、羊、豬的肩胛骨，甚至人的頭蓋骨，但數(shù)量極少。我們知道，對于給定的待綴合甲骨片來說，很容易判斷出它是龜甲與否，下面的問題應(yīng)該是，選擇在龜甲拓片中找目標(biāo)碎片還是在牛骨（含其他）拓片中找目標(biāo)碎片，這樣可以少做無用勞動，提高綴合速度?；谝陨戏治觯覀兊难芯渴菑囊韵聨讉€方面開展的。

1、建設(shè)通用甲骨片數(shù)據(jù)庫。在《甲骨文合集》、《小屯南地甲骨》等（均為海內(nèi)外具有國家級受譽的出版物）7 種甲骨文著作中需要綴合的碎片的基礎(chǔ)上，建設(shè)甲骨片數(shù)據(jù)庫（數(shù)據(jù)庫Ⅰ、數(shù)據(jù)庫Ⅱ）。其中數(shù)據(jù)庫Ⅰ中記錄卜甲（龜甲）碎片的全部信息，數(shù)據(jù)庫Ⅱ中記錄卜骨（牛骨和其他骨片）碎片的全部信息。該數(shù)據(jù)庫的設(shè)計目標(biāo)是，既支持甲骨文計算機輔助綴合也支持甲骨文人工綴合、甲骨文研究、考釋和其他應(yīng)用。

2、對甲骨片圖像預(yù)處理，獲取甲骨片圖像的輪廓信息。這項工作主要包括去噪、分割、分割結(jié)果后再處理和輪廓跟蹤等幾個主要工作程序。去噪主要用于去除甲骨片圖像成像過程中的成像噪聲，為后續(xù)的圖像分割奠定基礎(chǔ)；圖像分割是檢測出甲骨片圖像區(qū)域，綴合成功與否的基礎(chǔ)；形態(tài)學(xué)處理的主要目的是為了形成甲骨片的閉合圖像區(qū)域，用以完整地表示甲骨片的輪廓信息；輪廓跟蹤的目的是獲取甲骨片的輪廓信息。為了后續(xù)輪廓匹配的需要，待綴合甲骨片的輪廓跟蹤和建立甲骨片數(shù)據(jù)庫時采用的跟蹤方向相反。

3、研究甲骨片邊界片段的提取策略。甲骨文計算機輔助綴合過程中，采用的是從數(shù)據(jù)庫中逐段搜索能夠匹配的輪廓片段的方式。因此，如何從待綴合輪廓中選擇合適邊界片段、以及如何從數(shù)據(jù)庫候選輪廓中選擇候選邊界片段就成為整個系統(tǒng)能否運行的關(guān)鍵。最簡單的方式是設(shè)定一個固定的輪廓片段長度Comp_len，從待綴合的輪廓和數(shù)據(jù)庫中某一候選輪廓中直接截取Comp_len長的輪廓片段進行匹配。然而，這種截取方式會帶來較大的問題：（1）Comp_len太小，難以表達輪廓片段的特征，在匹配過程中會從數(shù)據(jù)庫中找出非常多的可匹配甲骨片；（2）Comp_len太大，選取的輪廓片段有可能會跨越多個可匹配甲骨片輪廓區(qū)域。因此，如何選擇合適的甲骨片輪廓片段的提取策略對整個系統(tǒng)的運行效果有著非常重要的作用。一種改進的策略便是從較小的Comp_len開始進行匹配，并設(shè)定一定的步長，隨著匹配的成功再逐漸地增加提取輪廓的長度。

4、甲骨片數(shù)據(jù)庫的建設(shè)

甲骨片數(shù)據(jù)庫Ⅰ和甲骨片數(shù)據(jù)庫Ⅱ的結(jié)構(gòu)是相同的，設(shè)計的幾個主要數(shù)表結(jié)構(gòu)如圖1、2、3、4所示。

圖1 甲骨片圖像表結(jié)構(gòu)

圖2 甲骨片輪廓表結(jié)構(gòu)

圖3 甲骨片鏈碼表結(jié)構(gòu)

圖4 甲骨片信息表結(jié)構(gòu)

目前已經(jīng)將《甲骨文合集》、《小屯南地甲骨》等7套書中的待綴合的甲骨片進行了處理（所有甲骨碎片的選取，都經(jīng)過甲骨文研究人員重新臨摹并加校勘、釋文），甲骨片數(shù)據(jù)庫Ⅰ（卜甲）已經(jīng)收錄5829個待綴合的碎片、甲骨片數(shù)據(jù)庫Ⅱ（卜骨）收錄2622個待綴合的碎片。

該數(shù)據(jù)庫，已經(jīng)在有關(guān)甲骨文專家的“文字考釋”、“甲骨文編輯、編碼”等研究中得到應(yīng)用，很受好評。

5、基于邊界的甲骨文計算機輔助綴合系統(tǒng)整體框架

基于邊界信息的甲骨片計算機輔助綴合系統(tǒng)的整體框架圖如圖5所示。待綴合甲骨片經(jīng)過圖像的預(yù)處理之后可以獲取甲骨片的輪廓，整個系統(tǒng)通過逐段輪廓比較的方式從甲骨片數(shù)據(jù)庫中尋找能夠匹配成功的候選甲骨片。在甲骨片數(shù)據(jù)庫中存儲了能夠搜集到的所有甲骨片的圖像編碼以及甲骨片的輪廓信息。

為了提高計算速度，在綴合工程中，我們建立了與甲骨片數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)相同的動態(tài)備選甲骨碎片數(shù)據(jù)庫。考慮文章篇幅，有關(guān)的甲骨片圖像的輪廓信息提取技術(shù)、邊界片段特征信息的提取計算法、邊界信息匹配算法等內(nèi)容我們將在另文介紹。

圖5 基于邊界的甲骨片綴合系統(tǒng)框架

6、甲骨文人機交互綴合的實現(xiàn)

實驗證明，當(dāng)甲骨片數(shù)據(jù)庫中存在目標(biāo)甲骨碎片時，基于邊界的甲骨文計算機輔助綴合系統(tǒng)可以自動將其找到。事實上，來自不同甲骨上的碎片僅就其邊界而言，可能是相同的。也就是說，對于給定的待綴合甲骨碎片，一般情況下，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫中會存在多個疑是目標(biāo)甲骨碎片，系統(tǒng)會自動生成動態(tài)備選甲骨碎片數(shù)據(jù)庫。對于疑是目標(biāo)甲骨碎片的判斷，需要根據(jù)“時代、字跡、骨版、卜辭”通過人機交互來實現(xiàn)。

顯示人機交互過程的關(guān)鍵算法如下：

人機交互中數(shù)據(jù)處理的有關(guān)算法將在另文介紹，交互綴合的工作界面如圖6所示。由于完成人機交互綴合，需要甲骨文“時代、字跡、骨版、卜辭”的知識作支撐，通常情況下，這項工作應(yīng)該由甲骨文專家完成。

7、總結(jié)及展望

本文建設(shè)甲骨片數(shù)據(jù)庫，既支持甲骨文計算機輔助綴合也支持甲骨文人工綴合、甲骨文研究、考釋和其他應(yīng)用。已經(jīng)被有關(guān)甲骨文專家所用，并且很受歡迎。

對待綴合的甲骨文碎片，基于甲骨片數(shù)據(jù)庫，應(yīng)用《甲骨文計算機輔助綴合系統(tǒng)》，可以自動生成動態(tài)備選甲骨碎片數(shù)據(jù)庫（能為甲骨文綴合人員節(jié)省大量的時間），調(diào)用甲骨文人機交互綴合系統(tǒng)，以甲骨文“時代、字跡、骨版、卜辭”的知識作支撐，可以實現(xiàn)甲骨文的綴合。

目前，甲骨片數(shù)據(jù)庫的信息量還不到需求量的1/15，還有很多工作要做，特別是信息處理速度太慢，有關(guān)算法需要進一步完善。今后我們計劃把人工智能技術(shù)應(yīng)用到人機交互綴合系統(tǒng)，不斷提高自動化程度。

圖6 甲骨文交互綴合系統(tǒng)界面

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The System Designation for the Computer Aided Rejoining of the Bones/Tortoise Shells with Inscriptions Based on Contour Matching

Wang Aiming Ge Yanqiang Liu Guoying Ge Wenying Zhou Hongyu Wang Dinglei
1 School of Computer & Information Engineering, Anyang Normal University, Anyang, Henan, 455002
2 Institute of Digital Inscriptions on Bones/Tortoise Shells, Anyang, 455002

The computer aided rejoining is an advanced technology for the arrangement of the bones or tortoise shells with inscriptions. In this paper, we have studied the algorithms for contour extracting and tracking from these shell images and algorithms for extracting the feature vectors of the contour segments. We established a database for the oracle shell images, and developed a computer aided system based on the contour matching technology. After a being rejoined shell is selected, this system can automatically find a dynamic database for the possible target shells.Based on which, the experts can carry out the shell rejoining only by hand-computer interaction.

TP311. 1

王愛民（1957-）男，教授，博士，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘與智能技術(shù)、甲骨文信息處理。