数字图像修复技术在驴渠沟岩画复原中的应用
发布时间：2021-08-09 15:41
岩画是远古人类在岩石表面的绘画作品,是我国历史学研究的重要材料。但是随着时间推移,年代久远,各种自然因素和人为因素对岩画影响颇大,很多岩画都受到了不同程度的损坏。有的岩画出现裂纹,有的岩石表面脱落,造成岩画大面积损坏。因此对岩画进行修复势在必行。人为手工修复容易受到个人思维的影响,而且不利于保存,近年来数字化图像技术发展迅速,将数字化图像修复技术应用到岩画保护中可得到非常可观的结果。本文主要为驴渠沟地区受损的岩画提供一套修复方法,通过实验证明本文提出的方法是可行的。本论文的主要工作如下:（1）对采集来的驴渠沟岩画进行预处理。由于直接将去噪后的岩画图像直接用于图像修复,会受到岩石本身一些特性即岩画图像不清晰,岩石表面凹凸不平等,使修复结果不太理想。针对上述问题本文提出岩画预处理的方法为图像去噪加图像灰度变换处理。去噪方面,本文主要介绍几种常用去噪方法的基本原理,即均值滤波和中值滤波,并通过实验得出两中去噪方法适用情况;图像灰度变换方面,首先介绍线性灰度变换方法,然后论述与之相对的非线性灰度变换方法,以及直方图均匀化的基本原理。实验结果表明事先将采集来的图像进行去噪以及灰度变换处理,有利于...
【文章来源】：宁夏大学宁夏回族自治区 211工程院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１驴渠沟岩画??
—?（Ａ－ａ）?／?２?（２－７）??一个经典的曲线如下图２－２所示。??ｆ（ｘ）??１／?（ｂ－ａ）??ａ?ｂ??图２－２均匀噪声的概率密度函数??２．?１．４常见的图像去噪方法??噪声类型多种多样，在众多的图像去噪方法中也还没有一种万能的方法适用于所有类型??的噪声图像，因此最终选择哪种，要根据实际情况而定。图像去噪的算法可以从不同角度可??分为不同的类型。从处理域的不同来说，分为空间域和变换域两大类。根据不同的变换性质??又可以分为线性去噪和非线性去噪。??空间域滤波把像素作为处理单元，在图像所处空间，利用滤波器（也称模板，窗口）直??－１０－??
＼?｜｜?４?－??（Ｃ）滤除高斯噪声?（ｄ）滤除椒盐噪声??图２－３中值滤波效果对比图??本文主要详细介绍空间域中常用的几种方法：??（１）中值滤波??中值滤波？是非线性的处理方法。其基本原理是先确定一个以像素点（ｉ，ｊ）为中点的??固定大小的像素块，通常称为采样窗口，然后对窗口中像素排序，求解这个窗口中像素值的??中值，然后用中值替换原来的灰度值。如果像素个数为奇数，则用中值替换成（ｉ，?ｊ）处的??灰度值；若为偶数，则把两个中间值的平均数作为（ｉ，?ｊ）处的像素值。二围中值滤波器的??输出如式（２－８）所不：??ｇ（－＊，?ｙ）?＝?ｍｅｄ｛／（＾?－?ｋ，?ｙ?－?１）?，｛ｋ，?１?Ｅ?Ｗ）｝?（２－８）??其中，和分别代表去噪前和去噪后的图像。Ｆ是窗口模型，可以是二围，三??围等等的模板。常用的是二维数据模型，一般是３＊３，?５＊５的固定模板，通常是流线形，圆??状
【参考文献】：
期刊论文
[1]Criminisi图像修复算法的研究[J]. 刘永,朱元培,李尊. 数字技术与应用. 2017(03)
[2]基于全变分模型改进的图像修复算法应用[J]. 谢正伟,王创新. 电子科技. 2017(01)
[3]几种图像去噪方法的对比研究[J]. 邵志强,郭琳. 信息通信. 2015(05)
[4]滤噪算法在图像处理中的配合应用[J]. 黄忠浩. 数字与缩微影像. 2014(01)
[5]基于FPGA的实时图像自适应中值滤波器设计[J]. 薄振桐. 电子科技. 2014(01)
[6]一种改进的均值滤波算法[J]. 朱士虎,游春霞. 计算机应用与软件. 2013(12)
[7]基于改进样本块的数字图像修复算法研究[J]. 郭勇,王梅. 软件导刊. 2013(10)
[8]以TV模型为例的西藏壁画数字图像修复技术研究[J]. 姜军,卓嘎,王朝霞,涅涛远,冯建尚. 电子设计工程. 2013(03)
[9]一种改进的Criminisi图像修复算法[J]. 常晨,尹立新,方宝龙. 计算机应用与软件. 2012(09)
[10]基于边缘检测的深度图与单视图配准算法[J]. 张春彦,赵岩,陈贺新. 吉林大学学报(信息科学版). 2011(03)
硕士论文
[1]基于双边滤波的岩画彩色图像增强算法研究[D]. 杨文莲.宁夏大学 2016
[2]基于加权红—黑小波变换的DR图像增强方法研究[D]. 赵雨.南方医科大学 2015
[3]数字图像修复技术的研究[D]. 李俊柏.浙江理工大学 2015
[4]数字图像修复技术的研究及其应用[D]. 张绚.山东大学 2014
[5]基于机器视觉的气门组件装配质量在线检测[D]. 李向东.华南理工大学 2013
[6]基于低照度图像的人脸检测方法研究[D]. 胡琼.合肥工业大学 2009
[7]医学图像融合及融合质量评价研究[D]. 张颖.西安电子科技大学 2009
[8]红外图像实时处理算法及软件设计[D]. 李英先.南京理工大学 2004
本文编号：3332342
【文章来源】：宁夏大学宁夏回族自治区 211工程院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１驴渠沟岩画??
—?（Ａ－ａ）?／?２?（２－７）??一个经典的曲线如下图２－２所示。??ｆ（ｘ）??１／?（ｂ－ａ）??ａ?ｂ??图２－２均匀噪声的概率密度函数??２．?１．４常见的图像去噪方法??噪声类型多种多样，在众多的图像去噪方法中也还没有一种万能的方法适用于所有类型??的噪声图像，因此最终选择哪种，要根据实际情况而定。图像去噪的算法可以从不同角度可??分为不同的类型。从处理域的不同来说，分为空间域和变换域两大类。根据不同的变换性质??又可以分为线性去噪和非线性去噪。??空间域滤波把像素作为处理单元，在图像所处空间，利用滤波器（也称模板，窗口）直??－１０－??
＼?｜｜?４?－??（Ｃ）滤除高斯噪声?（ｄ）滤除椒盐噪声??图２－３中值滤波效果对比图??本文主要详细介绍空间域中常用的几种方法：??（１）中值滤波??中值滤波？是非线性的处理方法。其基本原理是先确定一个以像素点（ｉ，ｊ）为中点的??固定大小的像素块，通常称为采样窗口，然后对窗口中像素排序，求解这个窗口中像素值的??中值，然后用中值替换原来的灰度值。如果像素个数为奇数，则用中值替换成（ｉ，?ｊ）处的??灰度值；若为偶数，则把两个中间值的平均数作为（ｉ，?ｊ）处的像素值。二围中值滤波器的??输出如式（２－８）所不：??ｇ（－＊，?ｙ）?＝?ｍｅｄ｛／（＾?－?ｋ，?ｙ?－?１）?，｛ｋ，?１?Ｅ?Ｗ）｝?（２－８）??其中，和分别代表去噪前和去噪后的图像。Ｆ是窗口模型，可以是二围，三??围等等的模板。常用的是二维数据模型，一般是３＊３，?５＊５的固定模板，通常是流线形，圆??状
【参考文献】：
期刊论文
[1]Criminisi图像修复算法的研究[J]. 刘永,朱元培,李尊. 数字技术与应用. 2017(03)
[2]基于全变分模型改进的图像修复算法应用[J]. 谢正伟,王创新. 电子科技. 2017(01)
[3]几种图像去噪方法的对比研究[J]. 邵志强,郭琳. 信息通信. 2015(05)
[4]滤噪算法在图像处理中的配合应用[J]. 黄忠浩. 数字与缩微影像. 2014(01)
[5]基于FPGA的实时图像自适应中值滤波器设计[J]. 薄振桐. 电子科技. 2014(01)
[6]一种改进的均值滤波算法[J]. 朱士虎,游春霞. 计算机应用与软件. 2013(12)
[7]基于改进样本块的数字图像修复算法研究[J]. 郭勇,王梅. 软件导刊. 2013(10)
[8]以TV模型为例的西藏壁画数字图像修复技术研究[J]. 姜军,卓嘎,王朝霞,涅涛远,冯建尚. 电子设计工程. 2013(03)
[9]一种改进的Criminisi图像修复算法[J]. 常晨,尹立新,方宝龙. 计算机应用与软件. 2012(09)
[10]基于边缘检测的深度图与单视图配准算法[J]. 张春彦,赵岩,陈贺新. 吉林大学学报(信息科学版). 2011(03)
硕士论文
[1]基于双边滤波的岩画彩色图像增强算法研究[D]. 杨文莲.宁夏大学 2016
[2]基于加权红—黑小波变换的DR图像增强方法研究[D]. 赵雨.南方医科大学 2015
[3]数字图像修复技术的研究[D]. 李俊柏.浙江理工大学 2015
[4]数字图像修复技术的研究及其应用[D]. 张绚.山东大学 2014
[5]基于机器视觉的气门组件装配质量在线检测[D]. 李向东.华南理工大学 2013
[6]基于低照度图像的人脸检测方法研究[D]. 胡琼.合肥工业大学 2009
[7]医学图像融合及融合质量评价研究[D]. 张颖.西安电子科技大学 2009
[8]红外图像实时处理算法及软件设计[D]. 李英先.南京理工大学 2004
本文编号：3332342
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