基于改进PSPNet网络的古代壁画分割方法

针对传统方法在古代壁画图像分割过程中出现的目标边界模糊、图像分割效率低等问题,提出一种基于PSPNet网络的多分类壁画图像分割模型(PSP-M).模型首先融合轻量级神经网络MobileNetV2,降低硬件条件对于模型训练的限制.其次通过全局金字塔模块,将不同级别的特征图拼接起来,避免了表征不同子区域之间关系的语境信息的丢失.最后利用金字塔场景解析网络嵌入壁画背景特征,减少特征损失的同时提高特征提取效率.实验结果表明,PSP-M模型较传统的图像分割模型在训练精确度上平均提升2%,峰值信噪比(PSNR)较实验对比模型平均提高1～2 dB,结构相似指标(SSIM)指标较实验对比模型平均提高0.1～0.2,实验验证了PSP-M模型在壁画分割方面的可行性.     

稳定增强生成对抗网络在壁画的超分辨率重建

针对古代壁画分辨率低、纹理细节模糊不清导致壁画观赏性不足和研究价值不高的问题，提出了一种稳定增强生成对抗网络的超分辨率重建算法（stable enhanced super-resolution generative adversarial networks, SESRGAN）。以生成对抗网络为基础框架，生成网络采用密集残差块提取壁画特征，使用VGG（visual geometry group）网络作为判别网络的基本框架判断输入壁画的真假，引入感知损失、内容损失和惩罚损失三个损失共同优化模型。实验结果表明，与其他相关的超分辨率算法进行比较，峰值信噪比平均提高了0.4~2.62 dB，结构相似性提高了0.013~0.027，主观感知评估也有提高。