基于样本块和BSCB模型的壁画裂缝修复方法

针对采用传统方法虚拟修复北齐墓葬壁画复杂裂缝效果较差的问题,以水泉梁北齐墓室壁画为例,提出了基于改进的BSCB(bertalmio sapiro caselles bellester)模型与样本块修复算法相结合的虚拟修复方法。首先直方图增强后用最大类间方差法(Otsu)获取裂缝;其次,结合使用连通域标记算法与开、闭运算分离裂缝;再采用改进的BSCB模型对所有裂缝进行修补;然后用基于样本块图像修复算法消除扩散修复痕迹;最后利用颜色提取、替换恢复前景色彩,获得裂缝最终修复结果。实验结果表明,该方法同时修复壁画纹理区域的大裂缝与相连于壁画结构的小裂缝时,既能保证修复区域的清晰度,又能连接破损边缘,还能恢复部分区域的色彩;相较于其他修复方法,在边缘连续性上至少提升15.90%。     

基于改进SOM的壁画图像裂缝自动识别与修复

针对壁画中存在的裂缝这一常见病害,提出一种基于人工神经网络(ANN)的自组织映射(SOM)图像修复算法,将人工智能技术应用于古建筑壁画修复领域.基于壁画裂缝本身的线性结构特征,对图像进行多尺度形态学边缘梯度检测提取边缘信息,使得裂缝边界区域灰度变化剧烈,从而达到边界突出的效果;对变换后的图像进行自适应阈值分割处理,以保证图像中每个像素点都属于目标区域;选取面积作为目标区域的连通规则进行度量以去除虚假目标,达到精确提取的目的,实现对破损像素的自动识别和标注;对壁画中已标注的破损区域采用改进的SOM算法进行修复,通过SOM聚类对图像进行分层,在单个图层中迭代计算出破损像素的值,实现对图像的并行化分层修复,在保障修复精度的同时提升修复的速率;合并图层,完成标注区域修复部分;最后通过对3种类型裂缝的壁画修复,本文所提出的改进SOM算法在修复图像峰值信噪比PSNR、特征相似度FSIM等4类指标显著提升,并且修复时间平均缩短40.34%,表明方法对于古建筑壁画裂缝修复的有效性和优越性.     

改进的基于样本的图像修复算法

针对图像修复过程中相似块匹配时造成的误差,深入研究Criminisi算法关键步骤的基础上,充分考虑图像中的结构性信息,提出了一种新的相似块匹配判定规则。首先,对待修复块和目标块进行颜色空间的相似性度量。然后,获取目标块和待合成块已知区域的结构性信息,并对结构性信息进行相似度度量;最后,将符合判定条件的目标块拷贝至待合成区域,更新修复区域的置信度。实验证明,该方法有效的减少了原Criminisi算法在相似块匹配中所造成的误差,在人为修复痕迹方面效果较好,与周围环境的融合也更加柔和,结果令人满意。     

利用改进的超像素分割和噪声估计的图像拼接篡改定位方法

通过检测图像局部噪声水平的不一致性,提出一种图像拼接篡改区域的定位方法.首先,用改进的简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法将待检测图像分割成具有相似特征的像素块;然后,采用基于主成分分析的噪声水平估计方法计算每个图像块的局部噪声水平;最后,利用3种聚类算法对估算的噪声水平进行聚类,根据聚类结果定位出被篡改的区域.实验结果表明:文中方法不仅能有效定位被篡改的区域,而且能保留检测区域更多的边缘信息.     

改进多重字典联合自适应学习的稀疏壁画修复

针对壁画稀疏表示修复算法字典单一、细节修复欠佳的问题，提出了一种改进多重字典联合自适应学习的稀疏壁画修复算法.首先，采用非下采样剪切波NSST将破损壁画进行分解，获取壁画的低频纹理子带图像和高频结构子带图像，解决了稀疏表示算法对壁画图像结构和纹理信息考虑不足的问题.然后，提出了多重字典自适应学习的稀疏方法，将低频纹理图像根据像素之间特征的相似性进行聚类，构建多重稀疏子类字典，并利用奇异值分解和分裂Bregman迭代优化完成低频分量修复.接着，引入脉冲耦合神经网络机制，修复壁画图像的高频结构子带.最后，通过NSST逆变换融合完成修复.采用真实壁画进行修复的实验表明，该算法能够有效保护壁画图像结构和纹理层等重要信息，所提算法相较对比算法取得了更好的视觉效果和客观评价.     

一种改进的基于K-SVD字典的图像修复算法

提出一种改进的基于K-SVD字典的图像修复算法.该算法基于稀疏表示,利用待修复图像内的有效信息,以不重叠像素的方式提取图像块,采用模糊C均值聚类算法对图像块进行聚类,并使用K-SVD算法分别对各类图像块进行训练,得到与各类图像块相适应的字典,重建图像块,修复受损图像.实验结果表明,该算法能提高图像的修复质量和图像的峰值性噪比,且均方根误差较小.     

一种改进的基于K-SVD字典的图像修复算法

提出一种改进的基于K-SVD字典的图像修复算法.该算法基于稀疏表示,利用待修复图像内的有效信息,以不重叠像素的方式提取图像块,采用模糊C均值聚类算法对图像块进行聚类,并使用K-SVD算法分别对各类图像块进行训练,得到与各类图像块相适应的字典,重建图像块,修复受损图像.实验结果表明,该算法能提高图像的修复质量和图像的峰值性噪比,且均方根误差较小.     

D-S证据理论在壁画图像修复算法的研究

对几种主要的图像修复算法进行了分析研究,在D-S证据理论与Criminisi算法相结合的壁画修复算法基础上,对最佳样本块的搜索进行了改进,考虑到在匹配准则上加入像素的物理距离(DIS)来选择最优的匹配结果,减少其修复错误.且定义了新的评价度函数Q,是基于峰值信噪比测度(PSRN)与结构相似度(SSIM)相结合的评价方法,并通过仿真实验证明算法的有效性,为今后壁画数字化保护提供了参考.     

一种结合结构和纹理特征修复敦煌壁画的方法

敦煌莫高窟艺术是集建筑、彩塑、壁画于一体的艺术.对莫高窟壁画要科学的、合理的保护和修复.文章根据敦煌壁画内容的特征,用户可以选择相应的纹理因子和结构因子权重,并通过优先度函数来确定填充顺序.在选取与待填充块最相似的匹配块时,以两者之间颜色差别的纹理合成算法为原形,充分考虑了结构的差别,提出了同时以颜色和梯度作为衡量两者之间的相似性量度的纹理合成算法.实验结果表明,对有刮痕和大的剥落块等破损区域的壁画,该方法都有很好的修复效果,并且保留了壁画原有的艺术风格.     

一种新的基于破损区域分块划分的图像修复算法

针对破损区域较大、结构信息复杂的图像修复难题,在分析手工修复方法的基础上,提出一种基于破损区域分块划分的图像修复算法。根据边界线破损而断裂的图像,先估算破损区域边缘各断裂边界线的走向;再将同一条边界线的各断裂边界线进行平滑连接,可将破损区域划分成不同的块;然后分别计算各块的优先等级;并利用BSCB算法,按优先级对各块进行修复;最后,将算法与BSCB算法及近年来提出的图像修复算法进行比较。结果表明,所采用的图像修复算法修复结果图像结构信息更清晰、图像边界过渡更自然、更符合视觉感知;并具有更高的峰值信噪比。     

基于梯度调节规则的图像修复算法研究

当前较多图像修复算法采用单一大小样本块进行图像修复,不能适应图像不同差异的纹理丰富度变化,使得修复结果存在块效应以及模糊效应等不足。本文利用图像的梯度值,设计了基于梯度调节规则的图像修复算法。将图像的梯度信息引入优先权计算,联合数据项、置信度项目构造优先权计算函数,以计算优先修复块。利用图像的梯度变化率,建立梯度调节规则,用以调节样本块大小,适应不同的纹理丰富度。引入SSD(Sumofsquareddifferences)函数从源区域中寻找最优匹配块,实现图像修复。实验结果显示,所设计方法修复的图像具有良好的视觉效果。     

基于曲率约束因子与边缘加权法则的图像修复算法

针对当前较多图像修复算法主要通过对图像块进行方差和度量的方法来完成图像修复,忽略了图像块的显著边缘特性,使得修复图像容易出现模糊效应以及不连续效应等不良现象,导致算法修复性能不佳的不足,提出了基于曲率约束因子耦合边缘加权法则的图像修复算法.首先,通过像素点的等照度线方向构造曲率约束因子,对数据项进行约束,形成优先级度量函数,利用优先级度量函数选取优先修补块;然后,利用像素点的均值之差构造像素自相关模型,对样本块的大小进行了调整;最后,以样本块显著边缘为约束,构造了边缘加权模型,通过边缘加权模型联合SSD(sum of squared differences)模型建立了边缘加权法则,对最优匹配块进行搜索,用于对待修补块进行修复.仿真实验结果表明,与当前图像修复算法相比,本文设计的图像修复算法修复的图像具有良好的视觉效果.     

基于改进优先权的Criminisi图像修复算法的研究

为了克服Criminisi算法中优先权计算不准确的弊端,以及样本块固化尺寸的问题,本文提出了基于改进优先权的Criminisi图像修复算法的研究。在优先级函数计算时,通过对数据项、置信度项和邻域相关性项的加权和进行计算,以实现对Criminisi算法优先权的优化,以有效提升计算函数的连续性,以此来保障所修复图像结构的连续性。采用样本块大小可变的方法,以此来增强局部协调性和边界的平滑性。以有效提升Criminisi图像修复算法对图像不同平滑度的适应性,以提高算法的修复性能。实验结果显示,所提算法修复的图像具有良好的视觉效果。     

西安韩森寨元代墓室壁画数字化修复方法

西安韩森寨元代墓室壁画是西安地区元代时期唯一的墓室壁画资料,因诸多原因受到了严重的损坏。为了给相关学科研究提供更为直观的壁画资料和类似壁画的修复方法参考,从图像信息损失程度及损失信息与已知信息的关联性角度,对韩森寨元代墓室壁画的损坏情况和类型进行了分析,针对性地提出了一种数字化人工和自动修复相结合的壁画数字化修复方法,并基于图像块和稀疏表示模型实现了壁画的数字化自动修复算法,最终选取韩森寨甬道西壁散乐图局部作为修复实例进行了数字化修复。验证结果表明,所提方法在修复效果、修复效率、可操作性等方面均有较好表现。     

一种改进的Criminisi图像修复方法

针对Criminisi等提出的基于纹理的图像修复方法中存在的修复顺序不准确等问题,提出一种改进的Criminisi图像修复方法.对优先权函数的计算方法进行改进,引入影响因子,提出新的梯度算法,增强结构性较强地方的修复效果,提高优先权的准确性.考虑可能存在的误差因素,定义了新的置信度项的更新方式.实验表明,该算法具有更好的修复效果.     

基于纹理结构引导自适应的改进Criminisi算法

针对缺损图像修复时容易产生纹理紊乱、边界残缺等问题,基于Criminisi算法提出一种纹理结构引导的自适应图像修复算法。首先对决定合成顺序的优先级进行改进,在数据项中加入结构张量,使图像修复从结构区域向无结构区域填充;其次根据原图像区域纹理结构信息自适应地改变模板块的尺寸,这在一定程度上避免了纹理块过小或过大带来的弊端,从而使合成效果更为自然。实验结果表明,本文提出的改进算法不仅保证了修复图像结构信息的合理填充,还较好地保持了修复边界的完整性,图像修复后具有较佳视觉效果。     

基于改进K-均值聚类的图像分割算法研究

为了实现彩色图像的准确分割,研究了在HLS颜色空间中基于优化初始中心的加权K-均值彩色图像聚类算法.首先对大样本的目标颜色进行数理统计,获取优化的初始聚类中心,从而实现准确分类和避免K-均值容易陷入局部最优的问题;然后在HLS颜色空间中引入加权欧氏距离来度量对象间的相关性,通过调整系数使对象不同的颜色属性内在特征得以充分利用.实验证明,该算法在保持K-均值聚类简洁、收敛速度快的同时能产生更好的聚类效果,实现彩色图像的快速准确分割.     

方差约束因子耦合搜索区域判定模型的图像修复算法

为了解决Criminisi算法在图像修复过程中无法保证修复块的优先级顺序,从而导致修复质量不佳的问题,提出了方差约束因子耦合搜索区域判定模型的图像修复算法.首先,将待修复块分割为两个子块,通过子块的方差构建方差约束因子,并利用方差约束因子改进Criminisi算法中的优先权函数;然后,在二维直角坐标系中对损坏区域进行测量,根据测量结果选取损坏基准值,以构建搜索区域判定模型,确定最优匹配块的搜索范围;最后,引入SSD(Sum of Squared Differences)模型在搜索区域中选取最优匹配块,利用最优匹配块中像素点与待修复块中对应像素点的像素差值构造置信度更新模型,对置信度进行更新,实现图像的修复.实验结果表明,与其他图像修复算法相比,本文算法具有更好的图像修复视觉质量.     

一种改进的多光谱遥感图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类算法在多光谱遥感图像超像素分割中存在的未充分利用图像特征信息及超像素尺寸、 数量固定导致分割精度较低的问题, 提出将流形 简单线性迭代聚类算法引入到遥感图像超像素分割任务中, 并对其进行改进. 首先, 给出一种基于彩色局部二进制模式改进的多光谱遥感图像纹理特征提取方法; 其次, 扩展流形 简单线性迭代聚类算法的光谱空间, 使算法可以适应高维图像数据; 最后, 改进流形 简单线性迭代聚类算法的聚类距离度量, 融合图像的多段光谱特征、 空间特征及纹理特征对像素进行迭代聚类, 实现内容敏感超像素分割. 实验结果表明, 与现有方法相比, 该算法对多光谱遥感图像的超像素分割结果更准确, 在边缘召回率、 欠分割误差、 可达细分精度指标上均有提升, 能改善多光谱遥感图像分割预处理方法中精度较低的问题.