馆藏墓室壁画数字修复模型及算法研究

摘要

在文物数字化生存的大背景下，各博物馆对馆藏文物陆续进行了高清数字化采集，产生了大量饱含岁月痕迹的文物影像资料。这些数字化文物信息是研究文化、考证历史的重要素材。在文物不可逆地走向衰亡的过程中，利用数字化信息处理手段记录、重建文物信息是文物科技保护的发展趋势。特别是对于壁画类平面文物，其画面传承的文史信息消亡，则文物本体的价值也就不复存在了，它们是博物馆最急需修复的文物类型。博物馆馆藏壁画的修复有着繁琐的流程，修复周期很长。因修复效果无法预测与修复人员紧缺的现状，大部分壁画存储在保管部，迟迟未能进入展厅。本文研究对象是高清采集的馆藏墓室壁画数字化信息，研究目标是通过对现存信息的分析，非接触无损地提取壁画的数字档案，并模拟壁画手工修复的过程，建立一整套满足博物馆管理流程的数字修复体系。 馆藏墓室壁画数字修复依据贝叶斯的逆概原理，包括：提取壁画残存信息的先验知识，建立壁画病害信息的数据模型，建立壁画缺损信息的修复模型三大部分。论文在研究过程中充分考虑此类反问题求解的强病态性与格式塔视觉心理学原则，通过建立主、客观评价方法，并设计交互式数字修复管理平台，共享远程专家经验，动态调整修复方案。 （1）研究壁画残存信息的先验知识。①建立强梯度边缘约束下的壁画主体能量泛函模型，引导 Snake模型对绘画层动态形变收缩，实现全包含锁定壁画主体区域，非接触式提取主画面信息占比的先验知识；②设计基于五行色原则的壁画聚类中心，改进K-means中的差异化准则为Bhattacharyya特征距离，将聚类过程转换到 Lab颜色空间，降低对硬件的依赖性，无损式提取壁画颜料分布的先验知识；③提出Contourlet纹理能量参数，计算壁画样本的纹理复杂程度，在频率域自适应选取DCT分解位置，将壁画重构为稀疏表达后的结构信息与纹理信息，提取壁画纹理能量的先验知识。壁画残存信息的先验知识作为馆藏墓室壁画必要的数字修复档案，是数字修复模型优化过程中参数调整的重要依据。 （2）研究壁画病害信息的数据模型。设计数学形态学多尺度高帽算子与低帽算子，对壁画病害交错叠加的区域进行形态学滤波，突出壁画病害区域亮度变化的细节信息。依据博物馆病害库中的形态特征，分层标记龟裂、裂缝与断裂三种病害，获取壁画病害分布信息，建立数据模型，生成待填充区域的掩膜。数据模型确定了整幅壁画中的可用信息源与待修复信息区域的分布情况，可引导修复模型中信息的扩散和填充过程。 （3）研究壁画缺损信息的修复模型。①建立基于整体变分曲率扩散的小尺度缺损信息修复模型，依据裂缝类病害延续方向的特征，将CDD模型中正交扩散过程改进为交叉扩散，纠正扩散方向与病害开裂方向一致而导致的扩散失败现象；②建立基于样本填充的大尺度缺损信息修复模型，通过对样本迭代过程中优先值稳定性进行分析，增加颜色项，降低容易导致垃圾块的置信度项。并依据先验知识，设定自适应样本模板，改进样本匹配准则，提高修复的迭代稳定性与修复效果；④建立曲线拟合与约束合成的修复模型，用贝塞尔曲线拟合方法，自动生成壁画两大分块间的拟合曲线，通过区域约束样本合成过程，重建块间大量缺失的信息，实现壁画分块间无重叠区域的拼接与修复。 （4）设计交互式墓室壁画数字修复管理平台。连接线上游客、远程专家、数字修复技术人员与博物馆管理人员四大实体。依据格式塔视觉心理学中上层细节信息特征与底层格调信息特征两个角度，提出分形维数与块效应相结合的无参考客观评价方法。实现在线预览，主、客观评价，专家意见上传与记录，交互式修复方案论证等功能。 论文研究成果为博物馆综合利用现有高清采集的文物信息，提取数字档案，建立修复方案，提供了一整套系统构架。可非接触、无损、重复预演修复方案的效果，避免盲目修复可能造成的二次损坏，缩短壁画从保管库到展厅的周期，为科学制定修复方案提供了理论研究基础。

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