[發明專利]一種古籍圖像修復方法、終端設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202110514674.3
• 申請日: 2021-05-12
• 公開（公告）號: CN113139920B
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發明（設計）人: 陳穎頻;王靈芝;黃慧瀅;喻飛;林凡;陳育群;徐國榮;王海光;何麗
• 申請（專利權）人: 閩南師范大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/20
• 代理公司: 廈門市精誠新創知識產權代理有限公司 35218
• 代理人: 何家富

本發明涉及一種古籍圖像修復方法、終端設備及存儲介質，該方法中包括：S1：構建基于形態學分解的古籍圖像恢復模型；S2：利用交替乘子迭代法，引入輔助變量Qsubgt;0/subgt;、Qsubgt;1/subgt;、Qsubgt;2/subgt;，令并引入輔助變量Qsubgt;0/subgt;、Qsubgt;1/subgt;、Qsubgt;2/subgt;對應的拉格朗日乘子二次懲罰項和二次懲罰項系數λsubgt;0/subgt;、λsubgt;1/subgt;、λsubgt;2/subgt;，將對步驟S1中公式的求解轉換為對Fsubgt;C/subgt;、Fsubgt;T/subgt;、Qsubgt;0/subgt;、Qsubgt;1/subgt;、Qsubgt;2/subgt;、的求解；S3：針對古籍圖像恢復模型進行迭代訓練，在每次迭代中，通過對Fsubgt;C/subgt;、Fsubgt;T/subgt;、Qsubgt;0/subgt;、Qsubgt;1/subgt;、Qsubgt;2/subgt;、分別求解來計算當前迭代的修復后圖像F，進而計算是否成立，如果成立，則輸出當前迭代時的修復后圖像Fsupgt;(k+1)/supgt;。本發明提出了基于形態學成分分析和Lp偽范數的古籍圖像修復模型，然后引入交替乘子迭代法將提出模型分解為若干去耦合的子問題再進行求解，能夠較好地修復古籍圖像。

技術領域

本發明涉及圖像分析領域，尤其涉及一種古籍圖像修復方法、終端設備及存儲介質。

背景技術

中華文化底蘊濃厚，遺留古籍眾多。浩如煙海的古籍不僅是中華上下五千年文化的傳承，更是炎黃子孫寶貴的精神財富。古籍不僅能直觀地體現出古代中華的繁榮程度，還能讓后世了解到中華文明的發展脈絡。但由于歷史悠久，導致古籍受到霉變蟲蛀等破壞，且古籍保存技術有限，導致大量古籍亟待修復。

常見古籍圖像修復去除方法有：基于中值濾波的恢復方法、基于全變分模型的恢復方法、基于神經網絡的恢復方法、基于小波變換的恢復方法等。基于中值濾波器(MedianFilter，MF)及其改進的恢復算法將污染源用相鄰像素點的中值或者均值代替，該方法容易扭曲圖像的結構，使圖像銜接不順滑。基于全變分(Total?Variation，TV)模型在圖像恢復方面得到了廣泛的應用，該方法雖然能較好地保護圖像的邊緣部分，但在處理圖像平滑區域時易產生“階梯效應”。隨著深度學習理論的發展，各種基于神經網絡的模型被廣泛應用于圖像恢復，但該類方法較依賴大樣本數據集，訓練成本較高。基于小波變換的圖像恢復方法將信號視為小波字典的稀疏表示，由于沖擊噪聲具有隨機發生的特點，不能被小波字典稀疏表示，利用這一特點可有效將噪聲去除。然而，小波變換中的下采樣操作會導致重構信號存在明顯的“塊效應”，同時小波變換僅有一個高通分析濾波器，對信號紋理細節的刻畫能力不足。近年來，基于小波變換的圖像恢復方法有了新的研究進展。現有技術中為解決小波變換下采樣導致的“塊效應”問題，將平穩小波變換應用于圖像恢復中；為解決小波變換對細節刻畫能力不足的問題，將Framelet變換應用到圖像恢復中，該變換相比于小波變換增加一個高通分析濾波器，能更好地刻畫信號細節。

上述工作通常將被污染圖像理解為原始圖像和污染源的和，這種做法的弊端在于去除污染源的同時可能破壞圖像的高頻紋理信息。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提出了一種古籍圖像修復方法、終端設備及存儲介質。

具體方案如下：

一種古籍圖像修復方法，包括以下步驟：

S1：構建基于形態學分解的古籍圖像恢復模型：