【摘 要】
：
数字图像修复为古代石窟壁画的科学保护与修复提供了重要依据,目前数字壁画病害信息的完整提取与合理化修复是文物虚拟修复的重要课题。以麦积山数字壁画为研究对象,分析风化裂隙伴随点状剥落的病害特征与形成机理,病害信息的完整提取以文物修复的最小干预为原则,采用以加权平均为相似性度量的局域最优层次聚类进行提取,并形成病害信息掩膜。以此掩膜图像为对象,其合理化修复利用增加了有效像素估计的曲率驱动扩散模型实现图像
【机 构】
：
北京联合大学应用文理学院,北京师范大学信息科学与技术学院,麦积山石窟艺术研究所
【基金项目】
：
北京市教委科技计划一般项目(KM201911417015),北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划青年拔尖人才培育计划资助项目(CIT&TCD201904074)。
论文部分内容阅读
数字图像修复为古代石窟壁画的科学保护与修复提供了重要依据,目前数字壁画病害信息的完整提取与合理化修复是文物虚拟修复的重要课题。以麦积山数字壁画为研究对象,分析风化裂隙伴随点状剥落的病害特征与形成机理,病害信息的完整提取以文物修复的最小干预为原则,采用以加权平均为相似性度量的局域最优层次聚类进行提取,并形成病害信息掩膜。以此掩膜图像为对象,其合理化修复利用增加了有效像素估计的曲率驱动扩散模型实现图像修复。该方法使得麦积山石窟壁画病害的虚拟修复更精确,达到了文物修复最小干预原则的效果。
其他文献
针对多聚焦图像融合中缺乏细节保护和结构不连续的不足,提出了一种基于图像分解的多聚焦图像融合算法。首先,源图像采用卡通纹理图像分解得到卡通部分和纹理部分;其次,卡通部分采用卷积稀疏表示的方法进行融合,纹理部分采用字典学习进行融合;最后,将卡通和纹理部分融合得到融合图像。实验建立在标准的融合数据集中,并与传统和最近的融合方法进行比较。实验结果证明,该算法所获得的融合结果在方差和信息熵上具有更好的表现,
现有深度学习算法应用于Pol SAR图像分类时,较少考虑该图像数据的复数特点,使得数据的复数域信息不能被充分利用;同时,深度学习需要大量的标签样本作为模型的训练样本,但是Pol SAR图像可获取的标签样本十分有限。针对上述问题,结合Tri-training算法和复值卷积神经网络(CV-CNN)提出了半监督Pol SAR图像分类算法。首先通过Wishart分类器和Tri-training算法获取一些
在计算机视觉领域,雨线或者雨滴会使雨天拍摄的图像变得模糊,降低图像的质量。针对雨天图像质量低下的问题,提出了一种基于通道注意力和门控循环单元的图像去雨算法。该算法基本思路如下:首先将训练图像通过残差记忆模块提取特征;其次将提取的特征通过特征增强模块增加感受野,识别不同等级的雨线特征并将其增强,传递给后续的循环网络;最后网络循环过程中,通过门控循环单元块实现不同循环阶段之间的参数共享。实验结果利用客
针对在相对密集场景下检测不佳的普遍现象,提出了基于人体姿态信息输入的模块化神经网络,通过构建绝对姿态特征和相对空间姿态特征来促进人与物体交互关系的检测。该算法主要包含两个分支:a)通过全连接层网络来独立处理每个人体关节点相对于物体的空间姿态特征; b)通过全连接图神经网络来更新每个关节点的绝对姿态特征。最后通过一个行为分类网络基于融合后的特征来进行交互关系的推断。该模块网络结合先进的检测模型VS-
针对数字PCR系统的配套软件缺少多重实验液滴分类功能的不足,提出了一种网格区域化DBSCAN聚类算法。首先对数据进行网格映射,建立网格索引;然后计算网格间权值并进行深度搜索扩张;最后将网格空间的聚类结果映射回数据空间。人工数据集的仿真实验表明,所提算法能够有效识别簇边缘区域且具有优良的运行效率。在此基础上,提出了基于网格区域化DBSCAN聚类的数字PCR液滴分类方法,经由对比实验及有效性测试,结果
针对现有的深度学习模型将程序代码考虑为一个串行序列而错失较大性能优化空间的问题,提出了一种新的基于深度图网络的程序启发式优化方法。该方法采用图神经网络对程序的数据和依赖图进行建模,自动从源代码中抽取有效程序特征,然后再将抽取的特征输入下游模型进行循环向量化参数预测。在LLVM循环向量测试集上,所提出的方法取得了2.08倍的加速比,与现有方法相比提高了12%的性能。
目前,唐诗宋词在文学角度的研究成果较多,然而采用基于超图的超网络方法对唐诗宋词进行研究的成果较少,且仅有的这种研究局限于对字频和词频的研究。采用超网络数据分析方法对唐诗宋词进行分析研究有助于探索传统文学角度无法涉及的广度,也有助于发现唐诗宋词所折射出来的文学组词规律和时代背景。因此,首先基于全唐诗和全宋词这两个古文本语料库,分别建立了唐诗超网络和宋词超网络。在构建该超网络时,将一首诗或一首词作为超
为提高高分辨率遥感影像建筑物边缘提取精度和高分辨率特征利用率,提出了一种基于残差分组卷积的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。利用多层次编码—解码结构提取影像中建筑物不同尺度特征,同层次特征之间引入密集连接保证高分辨率特征的有效性,相邻层次特征之间引入交换单元增加不同深度的上下文信息交互。使用武汉大学建筑物数据集对模型进行训练及评估,与现有的全卷积神经网络Seg Net、UNet和UNet++相比,评
为解决防汛救灾过程中受灾需求变化下的防汛物资调度问题,提出一种面向防汛物资动态变化的运输车辆调度优化算法(SOA_TV)。在SOA_TV算法中,考虑车辆限载、调度车辆数量、移动距离等约束,建立防汛物资运力调度优化模型。依据已知受灾信息和仓储信息,确定受灾最小所需车辆数,获得待运输物资集合,并按照最近邻原则初始化车辆集合。引入车辆移动距离阈值,通过边权计算构建二分图,并进行矩阵转换,获得一个低维度的
为了高精度融合异源数据,进而充分表达建筑物的顶面及立面信息,提出基于建筑物轮廓特征的地面激光点云与影像匹配点云配准方法。通过边缘估计提取影像匹配点云建筑物屋顶轮廓,利用α-shape算法匹配提取地面激光点云建筑物屋檐轮廓,运用主成分分析算法、质心约束及罗德里格斯公式实现两种轮廓点云的粗配准,根据ICP算法完成精配准。实验结果表明该方法能够实现跨模态数据的优势互补,有效提高影像与点云配准的计算效率和