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基于马尔可夫采样的敦煌壁画修复 被引量:10

Dunhuang mural inpainting based on Markov random field sampling
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摘要 对复杂破损的敦煌壁画自身信息特征及其修复算法进行分析,通过调整原有图像修复算法,给出了D-S证据理论数据融合改进优先权和基于马尔可夫随机场(MRF)模型直接采样相结合的图像修复算法。并通过修复及系统仿真实验证明该算法的有效性。 Based on the analysis of information features and previous algorithm of the damaged Dunhuang murals,an improved algorithm was proposed by combining the improved priority function with data fusion of Dempster-Shafer evidence theory and direct sampling model of Markov Random Field(MRF).The effectiveness of the proposed algorithm was verified by means of image completion and system simulation experiment.
出处 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第7期1835-1837,1840,共4页 journal of Computer Applications
基金 国家自然科学基金资助项目(60675059) 甘肃省科技攻关项目(2GS057-A52-005-02) 西北民族大学研究生科研创新基金资助项目(YCX09069)
关键词 敦煌壁画 修复 D-S证据理论 数据融合 优先权计算 马尔可夫随机场 Dunhuang mural inpainting D-S evidence theory data fusion priority computation Markov Random Field(MRF)
  • 相关文献

参考文献11

二级参考文献16

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共引文献106

同被引文献71

引证文献10

二级引证文献43

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