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改进多重字典联合自适应学习的稀疏壁画修复
1
作者
陈永
杜婉君
赵梦雪
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期1-9,共9页
针对壁画稀疏表示修复算法字典单一、细节修复欠佳的问题,提出了一种改进多重字典联合自适应学习的稀疏壁画修复算法.首先,采用非下采样剪切波NSST将破损壁画进行分解,获取壁画的低频纹理子带图像和高频结构子带图像,解决了稀疏表示算...
针对壁画稀疏表示修复算法字典单一、细节修复欠佳的问题,提出了一种改进多重字典联合自适应学习的稀疏壁画修复算法.首先,采用非下采样剪切波NSST将破损壁画进行分解,获取壁画的低频纹理子带图像和高频结构子带图像,解决了稀疏表示算法对壁画图像结构和纹理信息考虑不足的问题.然后,提出了多重字典自适应学习的稀疏方法,将低频纹理图像根据像素之间特征的相似性进行聚类,构建多重稀疏子类字典,并利用奇异值分解和分裂Bregman迭代优化完成低频分量修复.接着,引入脉冲耦合神经网络机制,修复壁画图像的高频结构子带.最后,通过NSST逆变换融合完成修复.采用真实壁画进行修复的实验表明,该算法能够有效保护壁画图像结构和纹理层等重要信息,所提算法相较对比算法取得了更好的视觉效果和客观评价.
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关键词
壁画修复
非下采样剪切波变换
多重字典
自适应学习
脉冲耦合神经网络
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题名
改进多重字典联合自适应学习的稀疏壁画修复
1
作者
陈永
杜婉君
赵梦雪
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心
出处
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期1-9,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61963023)
教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(19YJC760012)
兰州交通大学基础研究拔尖人才项目(2022JC36)。
文摘
针对壁画稀疏表示修复算法字典单一、细节修复欠佳的问题,提出了一种改进多重字典联合自适应学习的稀疏壁画修复算法.首先,采用非下采样剪切波NSST将破损壁画进行分解,获取壁画的低频纹理子带图像和高频结构子带图像,解决了稀疏表示算法对壁画图像结构和纹理信息考虑不足的问题.然后,提出了多重字典自适应学习的稀疏方法,将低频纹理图像根据像素之间特征的相似性进行聚类,构建多重稀疏子类字典,并利用奇异值分解和分裂Bregman迭代优化完成低频分量修复.接着,引入脉冲耦合神经网络机制,修复壁画图像的高频结构子带.最后,通过NSST逆变换融合完成修复.采用真实壁画进行修复的实验表明,该算法能够有效保护壁画图像结构和纹理层等重要信息,所提算法相较对比算法取得了更好的视觉效果和客观评价.
关键词
壁画修复
非下采样剪切波变换
多重字典
自适应学习
脉冲耦合神经网络
Keywords
mural restoration
non-subsampled shearlet transform
multiple dictionaries
adaptive learning
pulse coupled neural network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
改进多重字典联合自适应学习的稀疏壁画修复
陈永
杜婉君
赵梦雪
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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