基于压缩感知与图像分解的古代壁画裂缝数字修复技术研究

摘要

壁画作为探究我国古代的宗教信仰、风俗习惯、绘画艺术等方面的珍贵实体资料，是宝贵的不可再生资源。然而，因自然风化和人为破坏的影响，出土的壁画受到多种病害的危害。随着计算机图像处理技术的快速发展，数字图像修复技术在文物修复保护领域中的应用日益广泛，壁画的数字化修复保护工作可以极大地降低人工修复时存在的不可逆风险。壁画高清图像存储数量较大，而传统修复算法修复效率较低，利用压缩感知充分考虑信号的稀疏性，使得高清壁画的数字修复效率得到了提高。 本文以唐代墓室壁画《马球图》为研究对象，结合人工修复壁画时先整体结构、后局部纹理的思路以及古代壁画本身的特征，针对古代壁画中存在的大量裂缝病害，提出了一种基于压缩感知与图像分解的古代壁画裂缝数字修复的算法，并设计了裂缝修复的智能终端系统。具体工作如下： 1.通过分析唐代墓室壁画高清的特点，采用基于稀疏表示的形态学成分分析（MCA）方法进行图像分解修复。针对传统的MCA算法迭代次数难以界定的问题，通过修改迭代终止条件，加快收敛速度。然后，根据图像分解后结构、纹理的复杂程度与稀疏程度不同，分别利用改进的全变分（TV）算法和K奇异值分解（K-SVD）算法进行修复。实验结果表明，该算法兼顾纹理与结构的修复效果，提高了壁画裂缝修复的效率和精度。 2.结合本文中提出的修复算法以及古代壁画的特征，搭建了古代壁画裂缝修复智能终端系统。该系统包括登录注册、图库浏览、病害标注、图像分解、图像修复、图像评价等模块，实现了对壁画裂缝的标定、图像分解以及虚拟修复等功能，为文物研究者用移动设备对壁画进行修复研究带来了便捷。

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1 绪论

1.1 引言

1.2 研究背景和国内外研究现状

1.2.1 数字图像修复技术

1.2.2 压缩感知

1.2.3 古代壁画的数字化修复技术

1.3 本文研究目的及意义

1.4 本文研究主要内容及结构安排

2图像修复算法研究

2.1 引言

2.2 经典的图像修复算法

2.2.1 BSCB修复算法

2.2.2 TV修复算法

2.2.3 纹理采样填充修复算法

2.3 基于压缩感知技术的图像修复算法

2.3.1 EM图像修复算法

2.3.2 块纹理重构图像修复算法

2.3.3 MCA分解的单步图像修复算法

2.4 本章小结

3 基于MCA图像分解的古代壁画修复

3.1 引言

3.2 高清图像数据统计分析

3.3 基于HSV的色彩空间转换

3.4 图像分解

3.4.1 图像分解原理

3.4.2 基于MCA的图像分解

3.4.3 基于改进的MCA的图像分解

3.5 基于图像分解的修复算法

3.5.1 基于简化的TV方法的结构修复算法

3.5.2 基于K-SVD方法的纹理部分修复算法

3.5.3 图像修复效果的评价方法

3.5.4 实验仿真及数据分析

3.6 本章小结

4 古代壁画裂缝修复智能终端系统设计与实现

4.1 引言

4.2 古代壁画裂缝修复智能终端系统设计

4.2.1 需求分析

4.2.2 系统体系结构

4.2.3 系统总体设计

4.2.4 系统交互界面设计

4.2.5 系统功能介绍

4.3 古代壁画裂缝修复智能终端系统实现

4.4 本章小结

5 总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间所发表的论文

致 谢