基于广义回归神经网络的壁画修复研究

发布时间：2018-10-16 11:20

【摘要】：提出使用广义回归神经网络进行敦煌壁画的数字化修复保护研究。通过各向异性扩散去除待修复壁画图像的噪声,使用形态学膨胀算子提取待修复区域的边界像素点,利用与待修复区域边界邻域像素相似的样本像素块作为广义回归神经网络的输入训练样本,并对样本块像素值采用之字形扫描输入到广义回归神经网络。同时使用自适应的平滑参数,最后获得近似的广义回归神经网络修复模型,使用该模型预测待修复区域的像素信息。实验表明,该方法对壁画的数字化修复有一定的效果。
[Abstract]:A generalized regression neural network is proposed to study the digital restoration and protection of Dunhuang murals. Using anisotropic diffusion to remove noise from mural images to be repaired, morphological expansion operator is used to extract the boundary pixels of the region to be repaired. The sample pixel blocks similar to the adjacent pixels of the region to be repaired are used as input training samples of the generalized regression neural network, and the zigzag scan of the pixel values of the sample blocks is input to the generalized regression neural network. At the same time, the adaptive smoothing parameters are used to obtain the approximate generalized regression neural network restoration model, which is used to predict the pixel information of the region to be repaired. Experiments show that this method has certain effect on the digital restoration of murals.
【作者单位】： 西北师范大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61363059)
【分类号】：TP183;TP391.41

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本文编号：2274195