一種墓葬壁畫圖像的數(shù)字化修復(fù)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于數(shù)字圖像修復(fù)領(lǐng)域，具體為一種可消除修復(fù)過程中產(chǎn)生的不連貫和過 延伸等現(xiàn)象的墓葬壁畫圖像的數(shù)字化修復(fù)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)是指利用算法對(duì)圖像局部區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)丟失或損壞進(jìn)行自動(dòng) 填充，恢復(fù)其視覺連貫性的技術(shù)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)以其智能、 快捷、低成本的優(yōu)點(diǎn)，已被廣泛應(yīng)用到文物保護(hù)、照片修復(fù)、影視特效制作、障礙物去除等領(lǐng) 域。
[0003] 墓葬壁畫是我國(guó)珍貴的文化遺產(chǎn)，文化形態(tài)獨(dú)特，藝術(shù)價(jià)值高。然而，環(huán)境的風(fēng)化 和人為的破壞致使這些壁畫受到了嚴(yán)重?fù)p壞，實(shí)體修復(fù)耗費(fèi)大、難度高，數(shù)字化修復(fù)不僅可 以實(shí)現(xiàn)壁畫的虛擬展示等工作，且可為壁畫實(shí)體的物理修復(fù)過程提供充足的科學(xué)依據(jù)和測(cè) 試環(huán)境，將文物修復(fù)工作的危險(xiǎn)性降至最低。
[0004] 墓葬壁畫一旦損壞會(huì)丟失大量顏色和結(jié)構(gòu)信息，近些年針對(duì)墓葬壁畫圖像的修復(fù) 算法主要有三類，基于偏微分方程的修復(fù)、基于稀疏表示的修復(fù)和基于樣本的修復(fù)技術(shù)。前 兩種修復(fù)技術(shù)對(duì)于壁畫裂紋的修復(fù)效果較好，但在大面積修復(fù)中均易產(chǎn)生模糊現(xiàn)象，基于 樣本的修復(fù)技術(shù)則能克服上述缺陷，最為經(jīng)典的樣本修復(fù)算法是由Criminisi等人于2004 年提出的Criminisi算法，該算法原理簡(jiǎn)單，紋理修復(fù)效果較好。但由于噪聲和細(xì)小紋理的 影響，數(shù)據(jù)項(xiàng)的等照度線方向判別不準(zhǔn)確，且沒有充分考慮結(jié)構(gòu)區(qū)域的優(yōu)先修復(fù)，對(duì)于結(jié)構(gòu) 破損較嚴(yán)重的壁畫圖像，在修復(fù)過程中容易產(chǎn)生結(jié)構(gòu)信息的不連貫；而且由于修復(fù)塊尺寸 固定，對(duì)于結(jié)構(gòu)和紋理較為復(fù)雜的區(qū)域，紋理信息往往會(huì)過度延伸，造成修復(fù)效果不佳。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005] 本發(fā)明為解決墓葬壁畫修復(fù)中產(chǎn)生的不連貫和過延伸等問題，提供了一種墓葬壁 畫圖像的數(shù)字化修復(fù)方法，該方法結(jié)合墓葬壁畫圖像結(jié)構(gòu)明顯的特點(diǎn)，通過卡通驅(qū)動(dòng)和結(jié) 構(gòu)因子引導(dǎo)優(yōu)先級(jí)的計(jì)算，保證了圖像結(jié)構(gòu)信息修復(fù)的連貫性；通過自適應(yīng)修復(fù)塊尺寸，抑 制了紋理信息的過度延伸，得到較好的修復(fù)效果。
[0006] 本發(fā)明是采用如下的技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：一種墓葬壁畫圖像的數(shù)字化修復(fù)方法，包 括以下步驟：
[0007] Sl :固定數(shù)碼相機(jī)，使鏡頭與墓葬壁畫垂直，采集墓葬壁畫圖像；
[0008] S2 :選取墓葬壁畫圖像的破損部分，將其涂為白色，作為待修復(fù)區(qū)域，其余部分作 為已知區(qū)域；
[0009] S3 :構(gòu)造全變分?jǐn)?shù)學(xué)模型對(duì)S2得到的圖像進(jìn)行分解，得到濾除了噪聲和細(xì)小紋理 的卡通圖像；
[0010] S4 :利用S3獲得的卡通圖像進(jìn)行驅(qū)動(dòng)優(yōu)先級(jí)的計(jì)算，具體過程如下：計(jì)算卡通圖 像待修復(fù)區(qū)域邊緣各點(diǎn)的置信項(xiàng)、數(shù)據(jù)項(xiàng)和以邊緣各點(diǎn)為中心矩形塊的結(jié)構(gòu)因子項(xiàng)，依據(jù) 優(yōu)先級(jí)計(jì)算公式計(jì)算邊緣各點(diǎn)的優(yōu)先級(jí)，并獲得優(yōu)先級(jí)最大點(diǎn)的坐標(biāo)；
[0011] S5 :根據(jù)S4中的坐標(biāo)，在S2得到的圖像中找到優(yōu)先級(jí)最大的點(diǎn)，記為p'，并以點(diǎn)]5 為中心構(gòu)造尺寸為mXm的待修復(fù)塊Ψ ;
[0012] S6:在圖像已知區(qū)域中進(jìn)行全局搜索，找到與％?顏色歐氏距離最小的塊，作為最 相似樣本塊，記為Ψ,;
[0013] S7 :計(jì)算Ψ,與待修復(fù)塊％的均值像素差平方和，記為ASSD ( Ψρ-，Ψ,)，并與閾 值Tssd進(jìn)行比較，具體過程如下：若ASSD( Ψμ，Wq)〈TSSD，則認(rèn)為此樣本塊符合復(fù)制條件，將 塊Ψ,的圖像信息復(fù)制到％的待修復(fù)區(qū)域；否則，調(diào)整修復(fù)塊尺寸為（m-1) X (m-1)，返回 執(zhí)行步驟S6,直到滿足復(fù)制條件，進(jìn)行塊復(fù)制；
[0014] S8 :將新填充像素加入已知區(qū)域中，更新修復(fù)邊界；然后更新填充像素的置信度， 完成一次修復(fù)，置信度更新原則為
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種墓葬壁畫圖像的數(shù)字化修復(fù)方法，其特征在于包括以下步驟： Sl :固定數(shù)碼相機(jī)，使鏡頭與墓葬壁畫垂直，采集墓葬壁畫圖像； S2:選取墓葬壁畫圖像的破損部分，將其涂為白色，作為待修復(fù)區(qū)域，其余部分作為已 知區(qū)域； 53 :構(gòu)造全變分?jǐn)?shù)學(xué)模型對(duì)S2得到的圖像進(jìn)行分解，得到濾除了噪聲和細(xì)小紋理的卡 通圖像； 54 :利用S3獲得的卡通圖像進(jìn)行驅(qū)動(dòng)優(yōu)先級(jí)的計(jì)算，具體過程如下：計(jì)算卡通圖像待 修復(fù)區(qū)域邊緣各點(diǎn)的置信項(xiàng)、數(shù)據(jù)項(xiàng)和以其為中心矩形塊的結(jié)構(gòu)因子項(xiàng)，依據(jù)優(yōu)先級(jí)計(jì)算 公式計(jì)算邊緣各點(diǎn)的優(yōu)先級(jí)，并獲得優(yōu)先級(jí)最大點(diǎn)的坐標(biāo)； 55 :根據(jù)S4中的坐標(biāo)，在S2得到的圖像中找到優(yōu)先級(jí)最大的點(diǎn)，記為p'，并以點(diǎn)ι5為中 心構(gòu)造尺寸為mXm的待修復(fù)塊xP1;; 56 :在圖像已知區(qū)域中進(jìn)行全局搜索，找到與Ψ1;顏色歐氏距離最小的塊，作為最相似 樣本塊，記為Ψ,; S7:計(jì)算Ψ,與待修復(fù)塊Ψρ·的均值像素差平方和，記為ASSD(^iVfq)，并與閾值T ssd 進(jìn)行比較，具體過程如下：若ASSD(T^Yq) < Tssd，則認(rèn)為此樣本塊符合復(fù)制條件，將塊 Ψ,的圖像信息復(fù)制到ΨΡ-的待修復(fù)區(qū)域；否則，調(diào)整修復(fù)塊尺寸為（m-1) X (m-1)，返回執(zhí)行 步驟S6,直到滿足復(fù)制條件，進(jìn)行塊復(fù)制； S8 :將新填充像素加入已知區(qū)域中，更新修復(fù)邊界；然后更新填充像素的置信度C(p)， 完成一次修復(fù)，置信度更新原則為：C(p) = C(p')e-(ASSD):，e-<ASSD1:為置信度懲罰因子； S9:檢查待修復(fù)區(qū)域是否為空，若不為空，則返回執(zhí)行S3 ;否則，停止迭代，將最終修復(fù) 結(jié)果保存或輸出。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種墓葬壁畫圖像的數(shù)字化修復(fù)方法，屬于數(shù)字圖像修復(fù)領(lǐng)域。該方法利用全變分?jǐn)?shù)學(xué)模型對(duì)墓葬壁畫圖像進(jìn)行分解，得到卡通圖像；在優(yōu)先級(jí)計(jì)算中加入結(jié)構(gòu)因子項(xiàng)，并利用卡通圖像驅(qū)動(dòng)待修復(fù)邊緣點(diǎn)的優(yōu)先級(jí)計(jì)算；以優(yōu)先級(jí)最大的點(diǎn)為中心構(gòu)建修復(fù)塊，并在已知區(qū)域搜索與其歐氏距離最小的樣本塊；計(jì)算修復(fù)塊和樣本塊的均值像素差平方和，并與設(shè)定閾值進(jìn)行比較，自適應(yīng)地調(diào)整修復(fù)塊尺寸，直到滿足復(fù)制條件，進(jìn)行樣本塊復(fù)制和邊緣更新；最后，檢查待修復(fù)區(qū)域，不為空則迭代上述步驟，直至完成修復(fù)。該方法克服了已有方法修復(fù)中產(chǎn)生的不連貫和過延伸等問題。本發(fā)明主要用于（但不限于）墓葬壁畫圖像的虛擬修復(fù)。
【IPC分類】G06T5-00
【公開號(hào)】CN104766283
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510177721
【發(fā)明人】楊風(fēng)暴, 王肖霞, 劉英杰, 衛(wèi)紅, 李大威, 吉琳娜, 馮裴裴
【申請(qǐng)人】中北大學(xué)
【公開日】2015年7月8日
【申請(qǐng)日】2015年4月15日