基于多阶段优化的壁画图像色彩还原

敦煌壁画是中国最有价值和不可再生的文化遗产之一。而壁画图像的色彩复原对敦煌壁画的数字化保护和展示具有重要意义。为了解决褪色壁画图像色彩还原过程中出现的边缘伪影和色彩混叠问题,提出一种基于多阶段优化的壁画图像色彩还原方法。该方法利用高斯核函数得到壁画图像的多尺度表示。同时,构建三个基于编码器-解码器的迁移子网来学习壁画图像多尺度表示的语义特征,在参考壁画和褪色壁画之间建立语义关联来恢复壁画颜色。采用由粗到细的优化策略,在各个阶段间构建跨尺度特征融合模块实现图像多尺度表示的特征融合,建立不同阶段间的特征依赖关系。通过多阶段逐步优化,实现壁画图像的色彩还原。通过对临摹壁画和真实壁画的实验表明,该方法能够较有效地消除噪声影响,在还原壁画色彩的同时能较好地保持褪变色壁画图像的边缘纹理信息。

基于双参考优化的壁画图像色彩还原

褪变色壁画图像的色彩还原研究可以促进壁画的保护和展示。壁画图像色彩还原旨在将退化壁画图像的色彩褪变区域还原为原有色彩。常规的基于单幅参考壁画图像的色彩还原方法难以选取与退化壁画图像相似的参考壁画图像,进而影响色彩还原质量。为此,提出一种基于双参考优化的壁画图像色彩还原方法。采用双参考策略,即使用2幅参考壁画图像对退化壁画图像进行色彩还原,利用图像优化模块抑制褪变色壁画图像中普遍存在的噪声、划痕等多重退化,通过编码器-解码器网络编码提取壁画图像多尺度特征,并构建特征融合模块优化壁画图像的多尺度特征。采用双参考指导模块计算参考壁画图像与退化壁画图像的语义对应置信度,以实现图像区域间的相似性匹配,并实现2幅参考壁画图像的风格融合。在此基础上,利用融合特征实现退化壁画图像的色彩还原。实验结果表明,该方法可以较准确地还原退化壁画图像色彩,同时能较好保持壁画图像原有的边缘结构信息,并且使用无参考图像质量评估指标对各个方法的还原壁画图像进行客观评估,与对比方法相比,该方法在客观评估指标上最多可降低12.2%。

增强壁画图像艺术性的超分辨率重建

针对现有壁画图像中分辨率低、图像细节粗糙导致壁画图像艺术价值降低等问题,提出一种增强艺术性壁画图像的超分辨率重建算法优化壁画图像。以生成对抗网络为框架,使用生成网络输出重建的高分辨率图像,在判别网络中提取壁画图像的特征,用于判断生成网络的输出是否为真实高分辨率壁画图像。采用迁移学习思想、去除批标准化、将网络模型分阶段构建的方法实现更好的壁画图像优化。与现有几种图像超分辨率算法对比,在客观实验指标上PSNR值平均提高了1.2 dB-3.3 dB,SSIM值增加了0.04-0.13;在主观评分方面也优于其它算法,验证了该算法在壁画图像的超分辨率重建上具有有效性和卓越型。

基于数字技术的开化寺壁画图像分析

作为北宋时期寺院殿堂壁画,高平开化寺壁画布局大气、构思精巧,表现出高超的艺术造诣和成就,是迄今为止所留存的宋代文明的瑰宝和珍品。在题材内容上、画面布局构思、人物造型、色彩运用上具有十分明显的艺术特征与研究价值。数字化技术的出现,为壁画艺术信息的永久性无损保存提供着新的思路。本文从壁画数字化出发,采用文献研究法、实地调研法、跨学科研究法,对开化寺壁画的图像在数字技术下表现进行系统的研究与分析,并努力构建壁画的数字化的研究理论模型与实践基础,为壁画的数字化展示传播及再应用提供交叉学科的研究路径与探索经验。

真武“铁杵磨成针”壁画图像研究

本文对较有代表性的四幅历代真武“铁杵磨成针”故事图像及其材料来源进行比较研究,将历代描绘真武本生或灵应故事的系列图像分为武当传统(正统传统)和民间传统两大类,并归纳了两类的区别特征。文章通过分析真武“铁杵磨成针”故事图像由磨针涧向磨针井的转变,认为真武“铁杵磨成针”故事图像,甚而整个真武系列图像都有一个从武当传统(正统传统)向民间传统的变化发展趋势,这种变化趋势与明清以来真武信仰由官方向民间的转化趋势也是一致的。

明清晋陕地区龙王庙壁画图像比对研究

晋陕地区具有丰富的壁画遗存,是我国优秀传统文化的基石。明清晋陕地区都保留着祭祀龙王的习俗,而根植于龙王庙的壁画艺术更是异彩纷呈。作者通过对明清晋陕地区龙王庙壁画图像的型谱分析和色彩因子提取,进一步系统地梳理出晋陕地区的宗教图像特征。同时结合古籍文献资料,论证其绘画的形制符合文献记载。通过比对发现,文化的交流促使晋陕两地的龙王庙壁画更加具有叙事性和民俗性,形象夸张,色彩鲜明,对比强烈,装饰性风格突出,体现出浓郁的地方特色及历史文化内涵。

追摹与创新:多福寺壁画中的山水图像

山水图像作为壁画的主要组成部分,占据了画面较大空间,这也是众多寺观壁画的特点之一。多福寺壁画属于明代佛传故事画,与太原崇善寺画稿具有密切关系,两者在山水图像上既展现出了较大的相似性,也存在一定的差异性,这些差异对研究多福寺壁画中的山水图像具有重要作用。按照山水场景的不同,对多福寺壁画进行类型化划分和研究,归纳总结其山水图像特征,进而明确其独特性,并对两寺壁画中山水图像的差异性予以阐释。

基于RDE-GAN算法的多阶段壁画图像修复

针对现存的壁画图像修复方法仍存在纹理细节缺失及图像输入像素尺寸不合适的问题,提出了一种多阶段密集残差和高效注意力机制的壁画图像修复(multi stage mural image restoration based on residual dense efficient-generative adversarial networks,RDE-GAN)算法。整个网络采用编码器-解码器架构,使网络具有足够大的感受野,便于充分利用图像的特征信息。首先,利用全局感知网络得到粗略的初始结果;其次,引入较小感受野的密集残差局部过渡网络;最后,利用高效细化网络增强图像的结构信息及图像语义的连贯性。将该算法分别与其他相关算法在定性定量分析上进行比较,结果表明,在[50%,60%)掩码比例中,RDE-GAN算法的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)为32.5655 dB、结构相似性指数(structural similarity index measure,SSIM)为0.9690、学习感知图像块相似度(learned perceptual image patch similarity,LPIPS)为0.0141、生成图像与真实图像越相似指标(Fréchet inception distance,FID)为11.3027,且在其他5种掩码比例中RDE-GAN算法均优于对比算法。该研究成果能用于壁画等文化遗产的保护。

基于风格注意力的壁画图像色彩还原

针对褪变色壁画图像色彩还原过程中容易出现伪影、色彩混叠、边缘细节保持效果不佳等问题,提出了一种基于风格注意力的壁画图像色彩还原方法.该方法通过构建基于风格注意力的色彩迁移模块建立参考壁画图像与褪化壁画图像特征间的语义映射关系,使用参考壁画图像的色彩信息对褪化壁画图像进行色彩还原;同时,为了更有效地保留褪化壁画图像的结构纹理细节信息,构建基于自注意力的细节保持模块建立褪化图像与还原结果低层特征的全局依赖关系,以减少感受野限制及噪声影响在还原图像中产生的伪影和假色现象.实验分析表明:提出的方法在壁画褪化区域色彩还原和结构纹理细节保持等方面具有较好的表现.

壁画图像分类中的分组多实例学习方法

目的针对壁画图像具有较大类内差异以及具有较强背景噪音的特点,提出一种分组多实例学习的策略,实现对不同年代风格的壁画图像分类。方法将样本空间划分为不同的子空间,每一个子空间中的所有训练样本训练分类器模型,测试阶段根据测试样本落到的子空间来选择不同的分类模型对测试样本进行分类。在各个子空间训练分类器时,将每一幅壁画图像样本看做多个实例的组成,采用多实例学习的方式来训练分类器。训练过程中,引入隐变量用于标识每一个实例,隐变量的存在使得分类器的优化问题不是一个凸问题,无法用梯度下降法去直接求解,采用迭代的方式训练Latent SVM作为每一个子空间的分类器。结果实验结果表明本文方法在壁画图像的分类上与传统方法相比提高了平均5%的精度。结论本文分组多实例学习的策略在壁画分类问题中能够较大程度地解决图像的类内差异以及背景噪音对分类结果造成的影响。

基于双重约束CNN的壁画图像色彩还原

针对石窟壁画图像普遍存在的褪变色问题,提出了一种基于双重约束卷积神经网络的壁画图像色彩还原方法.该方法采用卷积神经网络提取壁画图像的高阶特征,在此基础上,为了对壁画色彩进行全局还原,利用最大均值差异约束建立全局特征映射关系以还原壁画图像中的全局颜色特征.针对不同卷积层存在局部色彩信息缺失的问题,利用马尔科夫随机场约束进行空间布局限制,保留壁画图像中的局部结构信息并对局部色彩进行还原.此外,通过平方梯度约束抑制图像还原过程中的噪声.实验结果表明:该方法在主客观分析指标方面均表现较佳,对于壁画褪变色区域的整体还原效果较好.

基于多尺度残差注意力网络的壁画图像超分辨率重建算法

壁画图像具有结构细节丰富,纹理复杂、色彩多变的特点,而基于卷积神经网络的图像超分辨率算法重建的壁画图像存在纹理模糊和边缘锯齿效应的问题。因此,提出了一种基于多尺度残差注意力网络的壁画图像超分辨率重建算法。首先,通过多尺度映射单元,用不同尺度的卷积核直接对低分辨率壁画图像进行特征提取;然后,将融合后的特征图输入残差通道注意力块,使网络从全局信息出发对各个特征图进行权值优化,增强网络模型的深度映射能力;最后,在网络末端引入亚像素卷积层,重新排列像素,得到重建的高分辨率壁画图像。实验结果表明,本算法可以减小重建误差,增强重建壁画图像的边缘及结构信息,使重建的壁画图像纹理细节更丰富。

阳高云林寺水陆壁画图像考

云林寺位于大同市阳高县云林路西门外,《阳高县志》记载初为"华严寺",因在西街又称"西寺"。寺庙初创于明初,为皇家敕建,随后在晚清光绪、宣统年间修缮扩建。依照《天地冥阳水陆仪文》作为参考,大殿北壁为画面中心区域,正位神祇之佛、菩萨,明王皆在此壁,东西山墙所有神祇朝向也是面北行进。

水印技术在西藏壁画数字图像版权保护中的应用研究

将水印信息嵌入到载体图像多尺度分解后的高频和低频系数中,选取合适的嵌入强度。由于多尺度下的高频部分仍然可以看成是前一尺度的部份低频成分。因此在图像多尺度小波变换的基础上加入水印,即使在传输过程遇到量化舍弃、低通滤波等情况,也不会完全丢失高频成分,能随之保全水印信息。满足了水印系统不可见性和鲁棒性的要求。

《唐代莫高窟壁画音乐图像研究》评介

朱晓峰所著《唐代莫高窟壁画音乐图像研究》一书以唐代莫高窟壁画音乐图像为主要研究对象,同时涉及敦煌乐舞的基本问题、敦煌画稿中的音乐图像、敦煌文献中的乐舞记载等一系列问题的研究。本文通过梳理该书的主要内容和主要观点,分析研究价值和不足之处,总结作者围绕敦煌乐舞研究方法提出的问题,对该书进行了客观、深入地评价。总体而言,该书较为系统地研究了以唐代莫高窟为代表的敦煌乐舞,在研究中提出了新的观点,并对敦煌乐舞研究方法进行了一定的思考,是一部有学术价值和研究意义的著作。

临县义居寺天王殿壁画图像考察

临县义居寺天王殿壁画在山西明清壁画中是不可多得的精品,然而至今鲜为人知。义居寺虽然在2006年被国务院核定为第六批全国重点文物保护单位,但壁画毁坏严重,对图像的留存、复制都未进行,图像研究非常薄弱。本文力图从义居寺天王殿壁画基本状况调研,并与同时代山西寺观壁画对比,以探究壁画图像包含的更多信息。

基于空谱联合特征的壁画稀疏多光谱图像颜料分类方法

由于受到现场条件和保护要求限制,对壁画进行光谱成像数据采集时需要快速完成,利用稀疏通道成像能够提高数据采集的效率,但其像元颜料光谱反射率曲线呈现非线性,影响壁画多光谱图像颜料分类精度。针对该问题,提出了基于空谱联合特征的壁画稀疏多光谱图像颜料分类方法,采用长短期记忆神经网络中的双曲正切激活函数提取非线性光谱特征,减小对分类精度的影响;针对多光谱成像空间分辨率较高导致相邻像元相关性较强的问题,利用卷积神经网络中线性整流函数把特征图映射到非线性空间,提高模型非线性特征的表达能力;最后使用多尺度融合策略将空间特征和光谱特征相加,消除光谱非线性和空间相关性的问题对分类结果的影响。实验结果表明,OA和Kappa系数分别达到了97%和0.97以上,有效提高了壁画稀疏多光谱图像的颜料分类精度。

新疆克孜尔流失海外壁画数字图像的复原

由新疆龟兹研究院主办、北京木木美术馆承办、上海商务数码图像技术有限公司（以下简称上海商务数码）协办的国家艺术基金资助项目＂海外克孜尔石窟壁画及洞窟复原影像展暨克孜尔石窟与丝绸之路研究学术研讨会＂于7月18日正式启动。本次展出了由上海商务数码仿真复原制作的克孜尔14窟和38窟2个1：1高仿复原洞窟、118窟等4个数字虚拟复原洞窟和137幅流失海外的仿真壁画复原作品。

《敦煌壁画家具图像研究》评介

杨森研究员《敦煌壁画家具图像研究》一书以敦煌壁画中家具图像为实例,再与所搜集的传世史料中有关家具的零散记载联系起来进行综合研究,从而对中古时期家具发展情况作了系统整理。同时,由中西文化交通角度出发,对比东西方家具异同,更进一步探讨中国古代一些家具的起源问题。

河曲岱岳庙“神人共崇”体系及部分图像考释

河曲岱岳庙在体现明清以来汉地寺观"三教合一"、"神人共崇"特点的同时,其圣母庙和龙王庙的壁画图像反映出特定的时代风格、艺术特点和地方特色,具有一定的历史价值和艺术价值。