基于高光谱数据的壁画信息提取与分析

发布时间：2017-08-02 11:21

  本文关键词：基于高光谱数据的壁画信息提取与分析

  更多相关文章： 高光谱 壁画 底稿 颜料 病害 分类

【摘要】：壁画是历史与艺术结合的产物，它从不同的侧面反映了各个历史时期的经济文化发展状况和意识形态，其信息有助于帮助考古学家深入了解历史的发展轨迹及状态，分析早期艺术学家的绘画技法，并有利于指导壁画保护工作者制定合理的保护和修复方案。伴随高光谱成像技术的发展，它已广泛应用于资源、城市、生态、考古等领域。它所特有的诸多优势，为文物的保护工作提供了新的视点。高光谱成像技术具有光谱响应范围广的特点，可获取丰富全面的壁画影像信息；高光谱影像具有波段多，，波段宽度窄的特点，这不单单是数量的增加，同时也使得壁画信息的精细表达成为可能；高光谱成像技术除了具有普通影像所包含的空间域信息外，还可提供影像中每个像元的光谱域信息，即所谓的 谱像合一‖，因而可为壁画中每个信息像元提供一条连续的光谱响应曲线，为壁画信息的分析和处理提供依据。本文针对高光谱数据在壁画底稿信息提取过程中提取效率低的问题；在壁画颜料信息分析过程中物质混杂的问题；在壁画病害信息分析过程中特征复杂等问题进行深入研究，提出了相应的解决方法。具体地，本文的主要研究工作可以概括为： （1）.提出了一种基于主成分分析的特征波段选取方法，在降低数据维数的同时剔除数据中的冗余信息，通过合理选取特征波段，保留壁画影像中主要的底稿空间信息，克服因高光谱数据波段间相关性高而造成的底稿信息提取效率低的问题。实验表明，与原始影像底稿提取结果相比，基于特征波段合成的影像不仅压缩了数据量，减少了提取时长，而且底稿信息提取量也有所提高。 （2）.提出了一种基于光谱空间的颜料信息的提取和分析方法，通过建立各种颜料的参考波谱特征库，对壁画影像进行分类处理，确定每种颜料的分布区域，并对分类结果进行精度评价。该方法有效利用高光谱数据图谱合一的特性确定壁画颜料的分布区域，为壁画的保护和修复工作提供指导。 （3）.提出了一种面向对象的病害分类方法，通过分析病害本身特有的形状、纹理、颜色等多方面的信息，结合相应的分类算法对壁画进行分类处理，实现病害信息的有效提取，对提取结果进行矢量化处理，进行缓冲区分析，预测病害可能扩散的范围，为壁画的保护工作提供指导。
【关键词】：高光谱 壁画 底稿 颜料 病害 分类
【学位授予单位】：北京建筑工程学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：K879.41
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-8
• 目录8-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 研究的意义和目的10-12
• 1.2 研究现状12-15
• 1.2.1 壁画信息提取和分析的研究进展12-13
• 1.2.2 高光谱技术在文物信息提取和分析方面的研究进展13-15
• 1.3 主要研究内容及章节安排15-18
• 1.3.1 论文的研究内容15-16
• 1.3.2 论文的章节安排16-18
• 第2章 壁画底稿信息的提取18-30
• 2.1 引言18-19
• 2.2 高光谱数据的特点及降维的必要性和可行性19-20
• 2.2.1 高光谱数据的特点19
• 2.2.2 数据降维的必要性和可行性19-20
• 2.3 基于主成分分析的特征波段选取20-24
• 2.3.1 基本流程20-21
• 2.3.2 主成分分析21-23
• 2.3.3 特征波段的选取23-24
• 2.4 实验结果及分析24-29
• 2.4.1 数据描述24-25
• 2.4.2 主成分分析处理25-26
• 2.4.3 选取特征波段26
• 2.4.4 选取结果分析26-28
• 2.4.5 底稿信息提取结果分析28-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第3章 壁画颜料信息的分析30-39
• 3.1 引言30-31
• 3.2 基于高光谱数据的颜料信息分析31-35
• 3.2.1 基本流程31-32
• 3.2.2 最小噪声分离32-33
• 3.2.3 端元的提取33-34
• 3.2.4 光谱匹配技术34-35
• 3.2.5 波谱角填图法35
• 3.3 实验结果及分析35-38
• 3.4 本章小结38-39
• 第4章 壁画病害信息的分析39-49
• 4.1 引言39-40
• 4.2 基于高光谱数据的病害信息分析40-44
• 4.2.1 基本流程40-41
• 4.2.2 影像分割41
• 4.2.3 面向对象的影像分类41-42
• 4.2.4 矢量化42-43
• 4.2.5 缓冲区分析43
• 4.2.6 叠置分析43-44
• 4.3 实验结果与分析44-47
• 4.4 本章小结47-49
• 第5章 高光谱壁画处理系统的设计与实现49-61
• 5.1 系统环境介绍49-50
• 5.2 系统介绍50-60
• 5.2.1 系统框架50-51
• 5.2.2 图像导入模块51
• 5.2.3 底稿信息提取模块51-55
• 5.2.4 颜料信息分析模块55-57
• 5.2.5 病害信息分析模块57-60
• 5.2.6 精度评定60
• 5.3 本章小结60-61
• 总结与展望61-64
• 本文总结61-63
• 主要内容61-62
• 主要创新点62-63
• 研究展望63-64
• 参考文献64-71
• 攻读硕士学位期间发表的论文和科研情况71-72
• 致谢72

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本文编号：609024