【摘 要】
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颜料层脱落区域的提取是壁画科学保护和修复的重要环节,由于标准U-Net在传播过程中低维的细节信息逐渐减弱,使得病害区域提取精度受到限制.因此,本文提出一种改进型U-Net网络,用于壁画颜料层脱落病害区域提取.首先,通过影像裁剪和预处理得到青海省瞿昙寺壁画图像数据集.其次,在编码层中引入空间金字塔池化层,构建一种低维特征信息保留结构.同时,在解码层中通过池化索引上采样,减少图像边缘信息在反卷积过程中的损失.最后,在瞿昙寺壁画图像数据集上进行验证.结果 表明,改进U-Net方法在IoU和F1-Score两项评
【机 构】
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北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京100044;北京市建筑遗产精细重构与健康监测重点实验室,北京100044;蚌埠市勘测设计研究院,安徽蚌埠233000;敦煌研究院,甘肃敦煌736200
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颜料层脱落区域的提取是壁画科学保护和修复的重要环节,由于标准U-Net在传播过程中低维的细节信息逐渐减弱,使得病害区域提取精度受到限制.因此,本文提出一种改进型U-Net网络,用于壁画颜料层脱落病害区域提取.首先,通过影像裁剪和预处理得到青海省瞿昙寺壁画图像数据集.其次,在编码层中引入空间金字塔池化层,构建一种低维特征信息保留结构.同时,在解码层中通过池化索引上采样,减少图像边缘信息在反卷积过程中的损失.最后,在瞿昙寺壁画图像数据集上进行验证.结果 表明,改进U-Net方法在IoU和F1-Score两项评价指标上的均值分别达到82.7％和90.5％,优于SegNet及标准U-Net,证明了改进U-Net网络模型对壁画颜料层脱落病害区域提取的有效性,可为壁画保护现状调查提供依据.
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