基于丰度反演及光谱变换的书画霉斑虚拟修复

古书画在保存过程中容易滋生霉斑病害,霉斑不仅影响书画的外观,还会对纸质文物造成不可逆转的永久性破坏。为了给霉斑清洗提供直观参考,提出基于丰度反演及光谱变换的书画霉斑提取与虚拟修复方法。选取与霉斑区域光谱曲线存在明显差异的450~600 nm之间244个波段作为特征波段,通过连续最大角凸锥端元提取与灰度分割,提取霉斑区域。再对高光谱影像进行主成分变换,选取包含信息量最大的前三主成分合成影像,利用Criminisi算法对霉斑区域进行修复,再将修复后的影像进行主成分逆变换,完成高光谱影像的虚拟修复。以中国近现代画家倪田的《捕鱼图》为例进行了研究,发现修复后的霉斑区域与画体融入性较好,边界自然平滑,均方根误差值普遍变小。研究结果可为书画霉斑清洗提供直观的修复依据,具有较强的实用性。

基于端元提取和低秩稀疏矩阵分解的高光谱图像异常目标检测

为了抑制高光谱图像(HSI)混合像元和噪声在复杂背景中对异常目标检测的干扰,充分提取和利用HSI的光谱特征和空间特征,提出了一种基于端元提取和低秩稀疏矩阵分解的HSI异常目标检测算法。首先,对原始HSI进行最优分数阶傅里叶变换。然后,采用连续最大角凸锥算法对变换后的HSI进行端元提取,得到端元和相应的丰度矩阵,并通过行约束的低秩稀疏矩阵分解方法将丰度矩阵分解为具有低秩特性的背景分量和具有稀疏特性的异常分量。最后,构建背景协方差矩阵,通过马氏距离检测异常目标。实验结果表明,本算法在HSI异常目标检测中具有很好的检测性能。