为了解决单一特征反映不同修复方法效果差异的局限性,结合唐卡图像结构特征和色彩特征,提出一种基于多特征的无参考彩色唐卡修复图像质量评价方法。首先,该算法利用唐卡图像纹理丰富的特性,选取高斯差分算子提取图像线描图,并结合唐卡对称特性获取图像结构特征;然后依据简单线性迭代聚类分割后不同超像素区域间的色彩熵变化差异,提取唐卡图像色彩特征;最后考虑到多尺度特征更加符合人眼视觉特性,将拉普拉斯金字塔分解后的多元特征输入自适应增强神经网络进行训练,预测得出修复图像质量客观评价分数。实验结果表明,该方法利用唐卡图像丰富的结构和色彩特征,较好地获得与主观评价一致的分数,其斯皮尔曼相关系数与皮尔逊相关系数均达到0.94以上。

唐卡图像在其保存和搬运过程中较易出现细微的划痕, 针对所出现的垂直(水平)划痕进行了自动检测算法研究。垂直(水平)划痕实质上属于特殊的边缘, 首先利用该特性采用小波模极大值描述图像中目标的多尺度边界; 然后再通过投影变换放大划痕中心的亮度极值特性, 并基于多尺度突变点检测找到划痕的位置; 最终采用标注联通分量、设置高度和宽度约束得到划痕的掩膜。实验结果表明, 利用该方法取得了较好的检测效果。