[發明專利]一種基于遺傳算法的壁畫脫落病害自動修復方法

有效

• 申請號: 202010521619.2
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111754426B
• 公開（公告）日: 2022-11-29
• 發明（設計）人: 盆海波;王兆霞;王雙雙
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/13;G06T7/136;G06T11/40;G06N3/12
• 代理公司: 天津盛理知識產權代理有限公司 12209
• 代理人: 王利文

1.一種基于遺傳算法的壁畫脫落病害自動修復方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1、采集數字化壁畫脫落圖像，通過數學形態學對壁畫脫落病害圖像進行標注；

步驟2、通過遺傳算法對脫落破損區域的結構信息和紋理信息分別進行修復；該步驟的具體方法包括以下步驟：

⑴采用Canny邊緣檢測算法對標注后的壁畫結構信息進行提取，獲取輪廓線相關信息及周圍信息；所述輪廓線相關信息是指與破損區域相接觸的各條相關輪廓線；所述周圍信息是與破損區域相接觸的周圍圖像的基本特征，包括平均亮度、對比度及曲線平滑度；

⑵構建遺傳算法目標函數，查找匹配的輪廓線，恢復圖像受損區域中的結構信息；該步驟的具體方法包括以下步驟：

①提出如下優化目標假設：至少存在一對匹配的相關輪廓線；匹配的相關輪廓曲線必須有可能在破損區域進行連接；

②采用曲線擬合的方法對遺傳算法目標函數進行設計，將優化目標轉換成目標函數；該步驟的具體實現方法為：

對于任何一個輪廓線，設y＝f(x)，其在任意點x的曲率計算公式：

目標函數表示為：

其中，β是表示用于平衡優化目標的匹配閾值參數；M是匹配輪廓線的匹配對數；D_i表示第i對匹配輪廓線的匹配程度；

染色體的適應度函數表示為：

其中，N_ind是染色體數目，N_x是染色體x的由大到小排序中的序號；max表示適應度的最大值，染色體的適應度越高，遺傳概率就越大，即選擇保留染色體基因的概率就越大；

⑶將紋理信息填充到所有破損區域，完成壁畫脫落壁畫的修復；該步驟的具體實現方法為：

①計算修復優先級，確定待修復壁畫圖像中的修復塊ψ_p的修復優先級P(p)：

P(p)＝max{nS(p)}

其中，S(p)表示修復塊區域內的未破損區域像素，n代表修復塊區域內的未破損區域像素的個數；

確定修復優先級P(p)后，計算出具有最大修復優先級的修復塊作為當前準修復塊，記為ψ_p^：

其中，Z代表修復塊中破損區域內的像素總個數，P(p)為每個像素對應修復塊的修復優先級；

②填充紋理信息，找到與準修復塊ψ_p^最相似的修復塊，記為最佳匹配塊ψ_q^，完成修復：

其中，D代表修復塊中的破損區域，d(ψ_p^,ψ_q)被定義為兩個像素塊ψ_p^與ψ_q之間的色值誤差平方和。

2.根據權利要求1所述的一種基于遺傳算法的壁畫脫落病害自動修復方法，其特征在于：所述步驟2后還包括依據數字圖像修復結果對實際壁畫脫落病害的顏料層進行修復的步驟。

3.根據權利要求1或2所述的一種基于遺傳算法的壁畫脫落病害自動修復方法，其特征在于：所述步驟1的具體實現方法包括以下步驟：

⑴應用高分辨率數碼相機采集獲得數字化壁畫脫落圖像，將采集到RGB空間的壁畫脫落圖像處理轉換到HSV顏色空間；

⑵對得到的HSV顏色空間的圖像通過中值濾波方法進行圖像預處理；

⑶采用多尺度形態學邊緣梯度檢測方法，獲取預處理后的壁畫圖像邊緣；

⑷采用高帽變換方法增強圖像的邊緣尺度；

⑸采用最大類方差法自適應閾值分割技術獲取脫落邊緣；

⑹采用連通域標記算法獲取壁畫脫落邊緣掩碼，對于獲取后的脫落邊緣掩碼進行內部填充。

4.根據權利要求3所述的一種基于遺傳算法的壁畫脫落病害自動修復方法，其特征在于：所述步驟⑶多尺度形態學邊緣梯度檢測方法的數學表達式為：

式中f(x,y)表示灰度圖像，b_i(x,y)為結構元素，k為尺度參數，表示形態學腐蝕算子，表示形態學膨脹算子。