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基于卷积神经网络的壁画图像色彩虚拟还原研究

发布时间:2025-01-11 00:58
  壁画是人类历史上最重要的文化遗存之一。这些壁画真实反映了宗教、文化、艺术、人文、社会生活、自然形态等多方面的重要信息,具有极其重要的保护和研究价值。然而,经历数百上千年的岁月磨砺和人为影响,众多珍贵壁画上斑斓的色彩早已褪去。壁画的褪色变色问题严重影响了壁画图像研究工作的开展。近年来,基于图像处理技术的壁画图像色彩虚拟还原逐渐成为壁画图像虚拟修复领域的一个研究热点。图像色彩虚拟还原是将存在色彩退化的图像通过一系列还原处理还原成未退化之前状态。基于深度学习的方法是当前图像色彩虚拟还原研究的重要方向。本文在基于卷积神经网络的图像色彩虚拟还原方法的基础上,以壁画图像为对象,针对壁画图像色彩虚拟还原方法展开研究。具体如下:1.提出了基于多重约束卷积神经网络的壁画图像色彩虚拟还原方法。针对基于传统数理统计信息的色彩还原方法对于颜色种类繁多的壁画图像还原效果较差,可能导致色彩还原后的壁画图像部分色彩未还原或存在假色和伪影的问题,本文采用卷积神经网络提取壁画图像的高阶特征;利用最大均值差异约束建立全局特征映射关系,提取壁画图像的颜色特征并保留全局位置信息;借助马尔可夫随机场约束对壁画图像进行空间布局限制...

【文章页数】:64 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图2.1不同朝代的壁画

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工程硕士学位论文11图2.1不同朝代的壁画2.1.2不同绘画场景的壁画石窟壁画多出现在丝绸之路沿线的干旱地带,利用干画法用胶质混合的矿物质颜料直接绘制而成,这种绘制方式对比湿壁画更加的持久[20]。由于石窟建筑的结构和空间环境的影响,以及石窟内光线较暗等因素的制约,使得壁画要在较....


图2.2不同绘制场景的壁画

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图2.3VGG-19网络结构图

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工程硕士学位论文13图像进行降维,消除冗余信息,提取重要特征。其在一定程度上可以防止过拟合,使得网络优化方便。卷积神经网络的最后通常是全连接层,其与传统神经网络中神经元的连接方式相同。本文采用的卷积神经网络是VGG-19[89],其优点是由于图像的空间结构信息,该网络可以在每个块....


图2.4语义分割网络结构图

图2.4语义分割网络结构图

基于卷积神经网络的壁画图像色彩虚拟还原研究16图2.4语义分割网络结构图2.7本章小结本章对壁画图像的特征、壁画图像的色彩虚拟还原、卷积神经网络和语义分割技术进行研究和分析。详细描述了不同朝代和不同绘制场景壁画图像的特征、卷积神经网络的结构并对最大均值差异和马尔可夫随机场的概念、....



本文编号:4025694

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