壁畫國父人為字跡自動(dòng)提取方法研究.pdf

1、隨著數(shù)字化浪潮對(duì)全世界的影響,一些有識(shí)之士已經(jīng)將基于計(jì)算機(jī)的數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)引入到了壁畫修復(fù)的工作中,并且取得了一定的成就。但同時(shí)也看到,這種應(yīng)用到壁畫修復(fù)中的技術(shù)目前還是沒有跳出使用人工掩膜的局限,仍然需要靠人來“告訴”計(jì)算機(jī)需要修復(fù)的區(qū)域。這種人工添加掩膜的方法降低了壁畫修復(fù)的準(zhǔn)確性和效率,因此對(duì)受損部分實(shí)施自動(dòng)的識(shí)別來完成整個(gè)的修復(fù)工作是十分必要的。
　　 由于不同圖像之間的巨大差別,本文首先介紹了一些經(jīng)典的圖像中感興趣區(qū)

2、域自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別方法。這些方法針對(duì)不同類型的圖像,獲得不同的提取效果。
　　 其次,分析了不同壁畫圖像、受損的差異性,建立了以灰度共生矩陣和圖像局部均方差特征值為聯(lián)合特征的受損壁畫圖像的特征值向量,并根據(jù)圖像庫中受損壁畫特征值向量之間的空間距離,用K均值的分類方法對(duì)受損壁畫圖像進(jìn)行了分類。分析了不同分類特征中圖像的具體差異,并以此作為選擇不同檢測(cè)提取算法的依據(jù)。
　　 根據(jù)分類的結(jié)果,對(duì)其中一類圖像采用基于灰度直方圖沖擊點(diǎn)

3、檢測(cè)的方法來檢測(cè)提取受損的字跡區(qū)域。同時(shí)分析了該方法產(chǎn)生誤差的可能性以及對(duì)誤差的修正方案。另外,根據(jù)選擇的滑動(dòng)窗口大小和對(duì)字跡包圍框大小的估計(jì),推導(dǎo)了判斷沖擊點(diǎn)閾值的分布范圍。并在提取結(jié)果的基礎(chǔ)上完成了壁畫圖像中人為字跡的修復(fù)。
　　 針對(duì)另一種分類的受損壁畫采用了基于連通分量的分類算法來提取人為字跡區(qū)域。該方法由7個(gè)級(jí)聯(lián)分類器組成,每個(gè)分類器針對(duì)字跡連通分量和壁畫內(nèi)容連通分量不同特征。為了提高該算法的效率,同時(shí)提出了一個(gè)描述分