项目名称: 基于破损分类的西藏壁画图像修复关键技术研究

项目编号: No.61461047

项目类型: 地区科学基金项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 姜军

作者单位: 西藏大学

项目金额: 43万元

中文摘要: 通过对现有破损西藏壁画调研、数字化采集及破损特性分析,将破损西藏壁画图像初分为三大类:裂隙及字迹污染等造成的小区域破损、颜色脱落等导致的大区域破损和雨水冲刷造成的非完全破损。针对不同类的破损西藏壁画,展开适合于西藏壁画的图像修复关键技术研究,主要研究内容包括:(1)裂隙及字迹污染等西藏壁画图像的破损区域检测算法研究;(2)适合于西藏壁画小区域破损的图像修复算法研究;(3)能有效保持结构连通的大区域破损西藏壁画图像修复关键技术研究;(4)适用于非完全破损西藏壁画的图像修复算法研究。本项目研究是数字图像修复技术在西藏壁画数字化保护与修复这一实际应用的有益探索。

中文关键词: 西藏壁画;图像修复;破损分类;样本块;相似性度量

英文摘要: This project studies the current situation of Tibet's murals and analyzes the damage characterization of the digital imaging of Tibet's murals. The damage Tibet's murals are divided into three types: samll missing regions with crack and writing, half-missing regions with rain wash, and larger missing regions with color loss. To address the different damage types of Tibet's murals, the key techniques of image completion for broken Tibet's murals are studied. The main research content includes the following four aspects. (1) the damage detection algorithm is researched for the broken Tibet's murals image including the crack and writing; (2) image inpainting method is studied for broken Tibet's murals with samll missing regions; (3) key techniques of image completion for broken Tibet's murals with larger missing regions are studied to maintain the structure connectivity; and (4) image completion methods for broken Tibet's murals with half-missing regions are researched. The research of this project is beneficial exploration for the digital image completion technology in the practical applications of the digitalized protection and virtual restoration of Tibet's murals.

英文关键词: Tibet's murals;digital image inpainting;damage classification;exemplar block;similarity measurement

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

图像修复(英语:Inpainting)指重建的图像和视频中丢失或损坏的部分的过程。例如在博物馆中,这项工作常由经验丰富的博物馆管理员或者艺术品修复师来进行。数码世界中,图像修复又称图像插值或视频插值,指利用复杂的算法来替换已丢失、损坏的图像数据,主要替换一些小区域和瑕疵。
视频隐私保护技术综述
专知会员服务
33+阅读 · 2022年1月19日
数据价值释放与隐私保护计算应用研究报告,64页pdf
专知会员服务
39+阅读 · 2021年11月29日
专知会员服务
40+阅读 · 2021年7月24日
专知会员服务
59+阅读 · 2021年3月9日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
114+阅读 · 2020年12月7日
专知会员服务
102+阅读 · 2020年11月27日
图像分割方法综述
专知会员服务
52+阅读 · 2020年11月22日
对抗样本生成技术综述
专知会员服务
62+阅读 · 2020年7月21日
【中科院信工所】视听觉深度伪造检测技术研究综述
专知会员服务
40+阅读 · 2020年4月15日
一文概括常用图像处理算法以及常用开发库
极市平台
1+阅读 · 2021年11月23日
基于图嵌入技术的推荐系统长文综述
机器学习与推荐算法
0+阅读 · 2021年9月29日
图像修复研究进展综述
专知
16+阅读 · 2021年3月9日
多模态视觉语言表征学习研究综述
专知
25+阅读 · 2020年12月3日
人脸专集5 | 最新的图像质量评价
计算机视觉战队
27+阅读 · 2019年4月13日
深度学习的图像修复
AI研习社
21+阅读 · 2019年3月28日
OCR技术浅析
机器学习研究会
40+阅读 · 2017年12月8日
SAR成像原理及图像鉴赏
无人机
20+阅读 · 2017年8月14日
干货|全景视频拼接的关键技术分析
全球人工智能
13+阅读 · 2017年7月15日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Arxiv
12+阅读 · 2021年10月22日
小贴士
相关VIP内容
视频隐私保护技术综述
专知会员服务
33+阅读 · 2022年1月19日
数据价值释放与隐私保护计算应用研究报告,64页pdf
专知会员服务
39+阅读 · 2021年11月29日
专知会员服务
40+阅读 · 2021年7月24日
专知会员服务
59+阅读 · 2021年3月9日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
114+阅读 · 2020年12月7日
专知会员服务
102+阅读 · 2020年11月27日
图像分割方法综述
专知会员服务
52+阅读 · 2020年11月22日
对抗样本生成技术综述
专知会员服务
62+阅读 · 2020年7月21日
【中科院信工所】视听觉深度伪造检测技术研究综述
专知会员服务
40+阅读 · 2020年4月15日
相关资讯
一文概括常用图像处理算法以及常用开发库
极市平台
1+阅读 · 2021年11月23日
基于图嵌入技术的推荐系统长文综述
机器学习与推荐算法
0+阅读 · 2021年9月29日
图像修复研究进展综述
专知
16+阅读 · 2021年3月9日
多模态视觉语言表征学习研究综述
专知
25+阅读 · 2020年12月3日
人脸专集5 | 最新的图像质量评价
计算机视觉战队
27+阅读 · 2019年4月13日
深度学习的图像修复
AI研习社
21+阅读 · 2019年3月28日
OCR技术浅析
机器学习研究会
40+阅读 · 2017年12月8日
SAR成像原理及图像鉴赏
无人机
20+阅读 · 2017年8月14日
干货|全景视频拼接的关键技术分析
全球人工智能
13+阅读 · 2017年7月15日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员