墓葬壁画修复新方法:结构因子与颜色聚类结合

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本文档深入探讨了"基于结构因子和颜色聚类的墓葬图像修复算法",该研究主要关注的是如何有效处理墓葬壁画图像的修复问题,这类图像通常色彩丰富且蕴含丰富的历史结构信息,一旦受损,便可能导致大量细节丢失。传统的图像修复方法往往忽视了图像的强结构信息,导致修复后的区域可能出现过度扩展和不连续性。 文章首先强调了在修复算法设计中的关键改进:将结构因子引入到待修复区域的优先级计算中。结构因子是一种反映图像局部纹理和结构的重要指标,通过考虑这一点,算法能够更准确地定位和修复图像的关键部分,避免了单纯依赖颜色信息可能导致的失真。 接下来,研究者采用颜色聚类算法,具体来说是FCM(Fuzzy C-Means)聚类,对图像进行区域划分,这有助于精确搜索具有相似特征的块,从而确保修复的连贯性和一致性。这种方法通过对比和匹配相似区域来提高修复的精度。 修复过程中,作者提出了一种自适应修复块尺寸调整策略,它基于均值像素差平方和(ASSD,Average Squared Error Sum of Differences)与预设阈值的关系,灵活地调整修复策略,特别适用于复杂结构区域的精细匹配。这种策略有助于避免过度修复,并尽可能保持原始图像的结构完整性。 实验结果显示,这种方法对于北齐墓葬壁画的大面积缺损有显著的修复效果,相比于Criminisi等传统算法,结构相似度(SSIM)有至少5.68%的提升,这表明该算法在保持图像结构的同时,修复质量得到了明显提高。 文章还提及了墓葬壁画的价值和保护的挑战,尤其是山西朔州水泉梁出土的壁画,其独特的艺术价值和受环境风化及人为破坏的影响,使得数字化修复显得尤为重要。作者提到的修复技术分类,包括基于偏微分方程的修复、基于稀疏表示的修复和基于样本的修复,展示了当前图像修复领域的多元技术路线。 总结来说,本文提出了一种创新的墓葬壁画图像修复方法,它结合了结构因子和颜色聚类技术,旨在解决传统修复方法中的不足,为文化遗产的数字保护提供了一种有效的工具。这项研究对于文化遗产的长期保存和传播具有重要意义。