改进的块匹配五台山壁画修复算法

针对五台山壁画破损区域形状不规则、大小不均匀,采用Criminisi算法修复时易出现错误填充的问题,提出一种改进的块匹配五台山壁画数字化修复算法.首先在计算优先权,除置信度与数据项之外引入分散度项,确保信息最丰富的块被优先修复;然后结合图像块结构的整体性将协方差因子引入相似度计算中,以减少错误填充率.对五台山破损壁画进行数字化修复的实验结果表明,该算法较好地解决了Criminisi算法的错误填充问题.     

基于优先权改进算法的敦煌壁画复杂破损区域修复

为了修复复杂破损区域周边信息模糊不可信及数目较多的敦煌壁画,在充分考虑敦煌壁画自身信息复杂性、壁画修复视觉效果及其修复合理性易受像素修复顺序影响等因素的基础上,提出一种D-S证据理论数据融合方法对修复区域填充算法的优先权函数进行改进的图像修复算法.首先采用D-S证据理论将修复区域边缘目标块的信任因子和数据因子分别转化为基本概率赋值函数,然后对其进行数据融合得到一个新的优先权函数,最后对图像进行修复,得到修复效果较好的壁画.从视觉心理学角度对复杂破损敦煌壁画进行实验的结果表明,该算法是有效的,其克服了Criminisi算法及其改进算法不能很好地修复敦煌壁画的缺点,修复效果较其他改进算法有了显著提高.     

基于内容自适应的唐墓室壁画修复算法

为了解决基于样本图像修复算法时间复杂度高的缺点,结合唐墓室壁画的特点,提出了一种基于内容自适应的唐墓室壁画修复算法。该算法通过分析图像局部梯度变化将受损区域分为平坦区域和纹理区域,对于纹理区域采用改进的基于样本图像修复算法进行修复,而对平坦区域采用改进的基于快速行进算法（FMM）进行填充,最后提出自适应修补算法。实验结果表明,该算法在保证图像修复质量的同时提高了算法的效率。     

基于尺度空间的小波纹理描述算法的壁画修复

近年来,壁画的数字化修复技术得到了很大的发展,但是其主要算法在图像纹理方向的修复效果一般。为了解决这些问题,还原壁画的原有样貌,提出了一种简单快速的壁画修复算法。该算法在改进的Telea算法的基础上,根据图像纹理的多尺度特征性,利用小波纹理描述算法对壁画的纹理结构进行了修复处理,运用非局部梯度算子,通过计算待修复区域的像素点的非局部梯度值并依据曲率选取的全局最优方向进行扩散,达到壁画纹理修复的目的。实验结果表明了该算法的有效性。     

基于马尔可夫采样的敦煌壁画修复

对复杂破损的敦煌壁画自身信息特征及其修复算法进行分析,通过调整原有图像修复算法,给出了D-S证据理论数据融合改进优先权和基于马尔可夫随机场（MRF）模型直接采样相结合的图像修复算法。并通过修复及系统仿真实验证明该算法的有效性。     

改进曲率驱动模型的敦煌壁画修复算法

针对敦煌壁画裂纹形状复杂、划痕不规则,采用CDD曲率扩散算法修复时易出现假边缘、阶梯效应以及修复时间长的问题,提出一种改进曲率驱动模型的自适应敦煌壁画修复算法.首先对CDD算法中梯度消失问题进行改进,使扩散项更加合理;然后引入自适应控制策略,壁画破损区域曲率不同时能够选择不同的修复模型进行动态自适应控制修复;最后利用光滑函数进行角点扩散修复,达到去噪和保护边缘的目的.对真实敦煌壁画进行数字化修复的实验结果表明,该算法较好地解决了CDD算法的边缘过渡不自然以及修复时间过长的问题,在PSNR和修复时间评价指标上均优于其他对比算法.     

MCA分解的唐墓室壁画修复算法

壁画数字化修复工作极大降低了手工修复时带来的不可逆的风险。根据唐墓室壁画人工修复时先整体结构、后局部纹理的思路,提出一种基于形态学成分分析(morphological component analysis,MCA)分解的唐墓室壁画修复算法。首先结合唐墓室壁画的特点,采用改进的MCA方法进行图像分解,得到结构部分和纹理部分;然后根据图像分解后纹理和结构的复杂程度与稀疏程度,分别采用简化的全变分(total variation,TV)算法和K奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)算法进行修复。实验结果表明,该算法可兼顾纹理与结构的修复效果,唐墓室壁画中的裂缝现象的破损修复精度得到提高。     

基于均方差快速增强的图像修复算法

在分析几种关键图像修复算法的实现原理、适用性及其优劣的基础上,针对目前图像修复算法可能存在适用性有限、优化修复算法中存在的算法复杂度较高或者未考虑破损图像的结构信息的情况,提出了一种基于数据融合的加权均方差快速增强图像修复算法,并将其应用于壁画和自然图像的修复实验中。通过系统仿真实验证明,在修复强结构纹理自然图像和壁画时该方法能紧密结合图像结构信息进行有效地修复,同时,其适用性在原有的基础上有所提高。     

轮廓波系数引导的数字图像修复算法研究

为提高数字图像修复的精度,通过提取图像的轮廓波系数,用轮廓波系数分析图像的纹理信息,改进了基于样本的图像修复算法。引入了[β]因子评价图像的纹理信息,改进了优先值计算公式,优化了图像的修复顺序,使纹理复杂度较高的部分被先修复。实验结果表明,该方法有效避免了图像修复产生的图像模糊和马赛克效应,同时降低了算法的时间复杂度。     

增强一致性生成对抗网络在壁画修复上的应用

针对古代壁画由于历史风化出现不同程度起甲、脱落等问题,提出一种增强一致性生成对抗网络的算法修补壁画缺失区域.该算法以生成对抗网络为框架,首先在卷积层提取深层的图像特征信息,经过反卷积将特征映射到原图像大小的图像空间,并输出修复的图像;然后在判别网络中使用全局判别网络和局部判别网络,增强已修复壁画图像的在整体和补全区域表现的一致性;最后在生成网络中引入空洞卷积增大卷积核感受野,增加网络层数并加入残差模块来获取更丰富的图像特征,卷积层使用批标准化加快建模周期等在细节方面对网络进一步优化,判别网络中也增加了网络的层数,使得判别模型具有了更好的泛化能力.采用的自制数据集进行实验,与现有几种壁画修复算法对比的结果表明,该算法的PSNR值平均提高2～5 dB, SSIM值增加0.02～0.07,较好地完成了在纹理结构强、缺失区域较大的壁画图像上的修复,可应用于古代壁画数字修复工作.     

一种有效的大区域图像修复算法

关于图像修复优化,普通的非纹理图像修复或纹理综合算法都不能对修复区域为大区域的自然图像取得很好的修复结果,传统的CPT算法提出了一种很好的解决自然图像修复思路,结合纹理综合和非纹理修复的方法,采用迭代算法,每次对优先权最高的一点进行块匹配,以此来提高修复过程的有效性,但也存在不足。通过对CPT算法存在的问题进行分析,并在其框架下进行充实和改进,提出一种有效的大区域图像修复算法,并给出一种全新的梯度优先的计算方法。实验证明该方法是有效的,提高了大区域图像修复效果。     

自适应样本块局部搜索算法对古代寺观壁画的修复

针对开化寺宋代寺观壁画存在的脱落病害侵蚀问题,在Criminisi算法的基础上,提出一种自适应样本块局部搜索(ASB-LS)的图像修复算法,实现了壁画脱落区域的虚拟修复.首先分析壁画的构图特征,引入结构张量,利用其特征值重新定义数据项,确保图像的结构信息可以准确传播;然后利用该数据项构成新的优先级函数,使得图像的填充顺序更合理;最后利用结构张量的平均相关性自适应选择样本块的大小,同时采用局部搜索策略提升匹配效率,有效地避免了修复后图像结构误传播和匹配块盲目搜索的问题.在VisualStudio2015环境下、采用开化寺宋代壁画进行仿真实验,与Criminisi算法和其他相关算法相比较,结果表明,提出的ASB-LS算法的修复效果较理想,主观视觉上有明显提升,更符合图像的构图特征;同时修复效率有较大提升,峰值信噪比最大提高了3.1 dB,平均提高了0.9 dB,为古代壁画的实际修复奠定了良好的基础.     

基于样例的图像修复改进算法

基于样例的图像修复算法在修复强结构纹理图像时存在结构不连续现象。针对该问题,提出一种基于样例的图像修复改进算法。在计算数据项时引入结构张量,实现各向异性线性结构的优先级,以决定目标区域修复的先后顺序,使用置信度项和数据项加权和的方式计算优先级。实验结果证明,改进算法对强结构纹理图像的修复效果较优。     

一种改进的基于样图的图像修复算法

图像修复的目的是填补有信息缺损的图像,并使观察者无法察觉出图像的填补痕 迹。分析了图像修复技术中的Criminisi算法,针对它的不足,提出一种新的改进算法。新算法从4个方面加以改进：使用了新的优先权计算函数,优化了优先权大小选择的计算,避免了因模板数据项迅速衰减带来的错误填充次序;利用Sobel算子改进等照度线计算,使等照度线上的点优先被修复;采用新的匹配方法,将查找匹配的范围锁定在破损区域的边缘。最后为了平滑置信值更新导致的误差传播,定义了新的置信值更新方程。实验结果证明,本文图像修复算法不但可以改善图像修复质量,还可以提高图像修复效率。     

基于样本块与曲率特征的图像修复改进算法*

针对目前基于样本块的图像修复算法在图像修复过程中容易产生错误的匹配纹理块,难以保持纹理结构连贯性的问题,提出了结合等照度线的曲率特征和高斯函数的图像修复改进算法,首先在数据项中引入了反映纹理结构特征的曲率因子来计算优先权;其次运用高斯函数更新置信项,避免了因置信项快速下降而导致的误匹配问题。通过计算修复结果的PSNR值与其他算法进行对比,实验结果表明,该算法对丰富纹理信息的图像有更好的修复效果。     

基于能量信息耦合梯度调节机制的图像修复算法设计与应用

为了克服当前图像修复算法主要依靠图像的置信度信息来获取优先修复块，忽略了图像的能量信息，导致修复结果中存在不连续及伪吉布斯现象等缺陷。本文设计了基于能量信息与梯度调节机制的图像修复算法。首先，通过区域能量函数来求取图像的能量信息，以计算待修复块的优先权信息，得到优先修复块。然后，基于图像梯度模值，建立梯度调节机制，以调节样本块的大小，获取与图像纹理相适应的样本块尺寸。引入平方差求和函数，以确定最优匹配块。最后，通过像素点间的差异性，构造相似惩罚因子，以更新置信度项，完成图像的修复。实验结果显示，较当前图像修复方案而言，所提算法具备更好的修复性能，所得到的修复图像拥有更好的纹理连贯性与更高的结构相似值。     

基于最大熵和局部优先度的裂痕唐卡分割

为数字化修复唐卡文物,需先解决破损区域分割问题。针对裂痕型唐卡破损区域破损程度不等,与邻近区域颜色有反差的特点,提出基于最大熵和局部优先度的算法。首先采用最大熵阈值法分割破损唐卡灰度图像,去除伪破损区域,得到破损程度较深区域;然后采用本文提出的新算法—基于局部优先度的过渡区算法分割唐卡灰度图像,去除伪破损区域,得到破损区域的过渡区区域;合并这两类区域得到最终的分割结果。实验结果表明本文算法不仅能对破损唐卡实现有效分割,对壁画等其他破损图像也能很好分割。该算法具有一定的有效性和鲁棒性。     

特征优先块匹配图像修复算法

针对Criminisi算法中易发生置信项趋向于0,使优先级计算公式失去作用而影响修复结果的"效果丢失",以及无法在已知区域匹配到合适匹配块而造成修复效果失真的问题,提出一种图像修复改进算法.首先通过置信项减去一个固定常数,使置信项不再趋向于0值,保证优先级公式总是发挥作用;然后通过增加有明显识别特征匹配点的优先级使得以该点为中心的待填充块优先进行匹配,减少匹配时的出错率.实验结果证明,该算法较好地克服了Criminisi算法存在的不足,使修复结果更符合视觉感受.     

唐墓室壁画泥斑病害自动标定及虚拟修复

针对唐墓室壁画泥斑病害问题,提出了泥斑病害自动标定算法。用空间自相关函数分析泥斑病害纹理特征,在YCbCr模型下,分析泥斑病害亮度,色度特征;对图像分块处理,分析其每个图像块的纹理、亮度和色度特征,通过阈值分割得到泥斑的纹理、亮度和色度掩码。为了精确标定又提出将泥斑的纹理、亮度和色度掩码进行与或运算,得到泥斑区域掩码,将泥斑区域掩码与原图进行加运算,实现壁画泥斑病害精确标定。通过壁画虚拟修复实验表明这种标定算法不仅标定准确而且提高了壁画虚拟修复效率。     

改进的Criminisi图像修复算法研究

针对Criminisi算法存在的优先权函数不可靠,匹配块遍历搜索时间复杂度大,以及选取匹配块时相似度函数不准确的问题,提出了一种改进的Criminisi图像修复算法。该算法改进了优先权计算公式,引入了方差差值项,增强了对图像结构部分的辨别能力。在搜寻最佳匹配块时,引入一个比例系数,从而有效缩短了匹配块寻求时间,降低时间复杂度。且定义了新的待修复块与匹配块之间的相似度函数。通过实际修复实验证明,改进后的Criminisi算法的修复结果更加可靠和有效。