MCA分解的唐墓室壁画修复算法
发布时间：2024-08-09
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- 所属单位：
- 信息与控制工程学院
- 发表刊物：
- 计算机科学与探索
- 关键字：
- 唐代墓室壁画;形态学成分分析(MCA);图像修复;全变分(TV)算法;K奇异值分解(K-SVD);
- 摘要：
- 壁画数字化修复工作极大降低了手工修复时带来的不可逆的风险。根据唐墓室壁画人工修复时先整体结构、后局部纹理的思路,提出一种基于形态学成分分析(morphological component analysis,MCA)分解的唐墓室壁画修复算法。首先结合唐墓室壁画的特点,采用改进的MCA方法进行图像分解,得到结构部分和纹理部分;然后根据图像分解后纹理和结构的复杂程度与稀疏程度,分别采用简化的全变分(total variation,TV)算法和K奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)算法进行修复。实验结果表明,该算法可兼顾纹理与结构的修复效果,唐墓室壁画中的裂缝现象的破损修复精度得到提高。
- 第一作者：
- 吴萌,王慧琴
- 论文类型：
- 期刊论文
- 通讯作者：
- 申婧妮,杨文宗
- 学科门类：
- 工学
- 卷号：
- 中文核心期刊:1826-1836,11
- ISSN号：
- 1673-9418
- 是否译文：
- 否
- 发表时间：
- 2016-12-07