基于数字图像处理技术的藏族壁画保护简介

1、藏族(zng z)壁画保护基于数字图像处理技术(jsh)主讲人：谢菊霞组员：梁传伟、谢菊霞、王彦、罗新卫共二十五页目录(ml)1.研究背景和意义2.藏族(zng z)壁画的特点3.壁画的保护过程4.数字图像处理技术对破损壁画的预处理5.数字壁画的修复算法共二十五页研究(ynji)背景及意义 我国作为世界著名的文明古国,历史悠久,文化遗产十分丰富,藏族壁画就是其典型的代表。然而,由于自然现象如风沙等的侵烛、经济建设的需要、旅游开发或者文物本身自然脱落变色(bins)等各种因素的影响,许多藏族壁画正处于不断被损坏的境地,甚至正在慢慢消失。 共二十五页研究(ynji)意义及背景在我国西藏自治区,存在

2、大量的具有藏族特色的古迹壁画、古代典籍和画作、古寺庙等,由于种种原因,大量壁画受到不同程度的损坏。采用图像处理(t xin ch l)技术对藏族壁画的完整恢复对于保护我国乃至世界文化遗产起到举足轻重的意义。共二十五页壁画(bhu)特点 壁画在西藏是一种随处可见的绘画形式。西藏壁画以宗教题材为主,描绘神灵和其他一些精灵,宗教故事等等。 西藏壁画的特点是技法丰富多变。绘制佛像,须严格依照佛法定规,画法多采用单线平涂,成像庄严肃穆,体态匀称;绘制历史故事和风俗画,则笔法古朴细腻,多釆用俯瞰式透视法,以几何结构描绘人物和建筑物背景,画面别具一格。 所用颜料均为传统的不透明的矿物质颜料。与唐卡一样,颜料

3、内均已调入动物胶和牛胆汁,以保持色彩鲜艳,经久不褪。壁画的题材比唐卡广泛,多了一些反映征战、劳役、修建(xijin)寺庙的故事画和民俗画。共二十五页壁画(bhu)特点壁画分类(fn li)：表述神灵、人物事件的结构图占少数的民间装饰纹理共二十五页保护(boh)过程壁画的保护过程：首先是图像采集其次对壁画数字图像进行预处理，主要是去掉采集 过程中附带的噪声确定破损区域(qy)，为后续修复处理奠定基础最后是对破损壁画图像的修复共二十五页保护(boh)过程藏族(zng z)壁画数字化保护流程图：共二十五页预处理图像去噪图像噪声：对一幅黑白图片的亮度分布接收起干扰作用；噪声产生的原因：1、数字图像维数

4、的不断转变2、人的视觉系统的差异所决定的去噪方法(fngf)：1.均值滤波：均值滤波也称为线性滤波,其釆用的主要方法为邻域平均法。2.中值滤波：中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。3.小波变换：小波变换是一种窗口大小固定但其形状可改变的时频局部化分析方法。共二十五页预处理图像去噪壁画图像去噪方法： 在分析小波去噪的基础上提出了标准小波系数乘积与阈值相结合的去噪方法。本方法中,根据小波变换模极大值的变化(binhu)特性来检测信号的奇异特性的;通过相邻尺度小波与细分方法在图像处理中的应用研究小波系数乘积来实现增强信号的小波系数和衰减噪声小波系数;提取信号小波系数是

5、通过小波系数直方图确定其阈值。 通过验证,采用该方法即能很好保持突变点的原子性,又有较好的去噪效果。共二十五页预处理图像去噪加 中入 值高 去斯 噪噪声小 本 波 文 去 方噪 法 共二十五页预处理灰度分解(fnji) 壁画一般都是彩色的,彩色图像与灰度图像的不同点就在于彩色图像是由彼此之间存在一定相关性的红绿蓝(RGB)三波段数据所组成。由于RGB空间的3个通道R、G、B具有相关性,使修复的效果不佳。因此,为取得更好的修复效果,选择L 色彩(sci)空间进行通道分解,然后分别进行修复。对破损的藏族壁画,首先将图像从RGB颜色空间转化到LMS空间,再将LMS空间转换到L 颜色空间。利用L 颜色

6、空间的转化算法,将藏族壁画的图像按照L 色彩空间的3个通道分解成3幅灰度图像L，。共二十五页预处理边缘(binyun)检测检测步骤：滤波。边缘检测主要基于导数计算,但受噪声影响，滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失；增强。增强算法(sun f)将领域中灰度有显著变化的点突出显示，一般通过计算梯度幅值完成；检测。但在有些图像中梯度幅值较大的并不是边缘点；定位。精确确定边缘的位置。共二十五页预处理边缘(binyun)检测藏族壁画图像裂纹的检测与分割半自动方式：半自动方式主要是利用艺术品的裂痕具有比背景暗,而且(r qi)灰度比较一致的两个特点,通过用户选定种子点,然后进行区域增长和跟踪来定位

7、裂纹区域；全自动方式：全自动方式也是根据上述两特点,定义出某种合适的滤波器对图像进行滤波,然后设定合适的阈值过滤出裂纹区域。共二十五页预处理边缘(binyun)检测藏族壁画图像脱落区域检测与分割ADeRosa等提出了一种可以较好地将古代油画的脱落空白部分分割出来的半自动方法(fngf)利用改进的区域增长算法分割出脱落区域,该方法(fngf)在分割出脱落区域时,增加对色彩HVS信息的考虑,这样更加符合人工识别的习惯,可以获得更好的效果。由于藏族壁画的结构复杂,纹理信息丰富,对于部分图像用边缘检测技术难于检测出其破损区域,也有用人工标定的方法来确定破损区域。共二十五页数字壁画的修复(xif)算法藏

8、族壁画修复分类 结构性藏族数字壁画的修复 纹理性藏族数字壁画的修复修复算法 TV模型(mxng)修复算法1. 通过建立图像的先验模型和数据模型,将修复问题转化为泛函求极值的变分问题,提出了全变分(Total Variation,TV)模型的修复方法；2.该算法适合于修复小尺度破损图像及结构类破损图像,不适合修复纹理类破损图像及大尺度破损图像。共二十五页数字壁画(bhu)的修复算法采用TV模型(mxng)修复方法效果图共二十五页数字(shz)壁画的修复算法基于样本块的图像算法1. Criminisi算法首先将一幅破损的图像划分成待修复区域、待修复区域边界和源区域,根据待修复区域边界上以每个像素点

9、为中心的样本块的优先权为修复顺序,以样本块为单位采用类似于“剥洋葱”的方式填充待修复区域,直至待修复区域中的所有像素点填充完毕；2. 样本块图像补全算法适合于修复大尺度破损图像及纹理(wnl)类破损图像,但是由于其是以样本块为单位进行填充,往往会造成块效应和接缝效应,降低了图像修复的视觉效果。共二十五页数字(shz)壁画的修复算法基于(jy)样本块的图像算法效果图共二十五页数字壁画的修复(xif)算法数字壁画的修复算法：基于(jy)TV约束的图像修复算法修复的主要步骤：(1)读入破损的图像以及掩膜模板,初始化置信度项C(p);(2)依据掩膜模板计算并标定图像破损区域的边界;(3)设置样本块的大

10、小,计算破损区域边界上样本块的优先权,并选定优先权最大的待修复块;共二十五页数字(shz)壁画的修复算法(4)依据(3)选定的待修复块,在图像的已知区域中寻找(xnzho)最优匹配块,并将最优匹配块的图像信息复制拷贝到待修复图像块中;(5)对新填充的信息进行TV方程的约束;(6)更新待修复区域、待修复图像边缘及置信度值;(7)重复步骤(2)-(6)直至破损区域完全被填充,输出修复图像。共二十五页数字壁画(bhu)的修复算法修复效果其中(qzhng)文献【12】是一种基于中值滤波的优化滤波算法。共二十五页数字(shz)壁画的修复算法共二十五页结束(jish)谢谢老师和同学(tng xu)的观看！共二十五页内容摘要藏族壁画保护。大量的具有藏族特色的古。 所用颜料均为传统的不透明的矿物质颜料。2、人的视觉系统的差异所决定的。1.均值滤波：均值滤波也称为线性滤波,其釆用的主要方法为邻域平均法。2.中值滤波：中值滤波是基于排序统计理论的一种(y zhn)能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。3.小波变换：小波变换是一种(y zhn)窗