[發明專利]基于自組織映射神經網絡的壁畫裂縫病害自動修復方法

有效

• 申請號: 202010521666.7
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111754427B
• 公開（公告）日: 2022-09-16
• 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;G06T5/30;G06T7/194;G06T7/136;G06V10/762
• 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

本發明涉及一種基于自組織映射神經網絡的壁畫裂縫病害自動修復方法，包括以下步驟：采集數字化壁畫裂縫圖像，通過數學形態學對壁畫裂縫病害進行標注；采用自組織映射神經網絡算法對原始數據進行聚類，完成對圖像數據的分層工作，然后對聚類后的分層數據進行修復。本發明充分考慮壁畫裂縫本身線性結構特點，在裂縫自動標注過程中使用自適應閾值分割算法，實現目標像素與背景像素的分離，提升裂縫識別的精度；并且充分利用自組織映射神經網絡算法的精準聚類特性，將各通道像素進行聚類分層，進而實現對分層圖像的快速修復工作，使壁畫圖像更加清晰與自然，從而保持與原始壁畫圖像具有一定相似精度的整體視覺效果。

技術領域

本發明屬于數字化圖像處理技術領域，尤其是一種基于自組織映射神經網絡的壁畫裂縫病害自動修復方法。

背景技術

古代壁畫是中國古典藝術的寶庫，是中國歷史和文化的見證，也是我國寶貴的歷史文化遺產，其歷史研究價值更是無法估量。然而在外界環境及人為內在因素的影響下，大部分壁畫如敦煌莫高窟、西千佛洞等壁畫群均出現不同程度的裂縫、脫落、酥堿、霉變等多種形式的病害。為長久地保護這些中華文明的珍寶，修復壁畫中的破損部分，還原壁畫自身的文化魅力，是一項亟需且具有重大文化傳承意義。

針對古代壁畫所遭遇的各種病害，目前主要有兩種不同保護方法：一是傳統壁畫修復方法，該方法通過手工修復。由于專業技術人員的匱乏，該類方法存在修復手段單一、耗費時間長、修復效率低等缺點，使得壁畫保護形勢嚴峻。二是現代數字化修復方法，該方法對壁畫的修復則是通過運用先進的人工智能技術，對壁畫進行數字化采集，使得壁畫脫離文物主體而存在，通過運用計算機等新技術手段對病害進行標注與修復，在不破壞壁畫本身的情況下實現對壁畫真實面目的還原。數字化修復方法可以很大程度上避免對壁畫的二次傷害，同時修復效果的精準性使其對歷史文化遺產的分析和發展有著不可替代的作用。

數字化圖像修復技術的最終目標是實現對古建筑壁畫的復原功能，即運用先進人工智能技術完成對壁畫的修復。壁畫圖像裂縫病害是壁畫病害的一種，針對于這種特殊的壁畫圖像裂縫病害，現有的修復方法沒有考慮壁畫裂縫本身線性結構特點，導致修改效果不佳，難以對壁畫圖像裂縫病害進行有效恢復。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提出一種基于自組織映射神經網絡的壁畫裂縫病害自動修復方法，解決不能對壁畫裂縫病害進行有效恢復的問題。

本發明解決其技術問題是采取以下技術方案實現的：

一種基于自組織映射神經網絡的壁畫裂縫病害自動修復方法，包括以下步驟：

步驟1、采集數字化壁畫裂縫圖像，通過數學形態學對壁畫裂縫病害進行標注；

步驟2、采用自組織映射神經網絡算法對原始數據進行聚類，完成對圖像數據的分層工作，然后對聚類后的分層數據進行修復。

而且，所述步驟3后還包括依據數字圖像修復結果對實際壁畫裂縫病害的顏料層進行修復的步驟。

而且，所述步驟1的具體實現方法包括以下步驟：

⑴獲得數字化壁畫裂縫圖像，將采集到彩色數字化壁畫裂縫圖像轉換為灰度圖像；

⑵對得到的灰度圖像應用多尺度形態學邊緣梯度檢測，以腐蝕膨脹復合運算構成的圖像邊緣檢測算子，提取圖像結構輪廓邊緣；

⑶采用最大類方差法自適應閾值分割技術將壁畫裂縫圖像中像素分為目標和背景兩類，進而將目標像素進行提取，得到只有兩個灰度值的二值圖像；

⑷采用連通域標記對二值圖像進行度量，去除剩余背景噪聲，得到壁畫裂縫標注圖像。

而且，所述步驟1的具體實現方法為：使用高分辨率數碼相機采集獲得彩色數字化壁畫裂縫圖像，對彩色圖像(r,g,b)的r、g、b三分量以不同權值進行加權平均，加權公式按下式計算：