敦煌壁画图像线条纹理结构复杂、轮廓边缘缺失,采用Criminisi算法修复时存在结构传播错误和块效应问题。因此,提出了一种基于边缘缺失结构重构和改进优先权的壁画图像修复算法。首先,通过改进的自适应贝塞尔曲线重构破损壁画缺失的边缘轮廓,以增强壁画的结构性,引导图像修复。然后,引入梯度、曲率等局部特征先验信息对优先权函数进行改进,避免优先权频繁趋于0引起的错误填充。最后,通过改进的动态阈值序贯相似性算法搜索匹配块,提高壁画修复效率,迭代完成壁画修复。对真实敦煌壁画数字化修复的实验结果表明,本算法能很好地解决Criminisi算法结构传播错误及块效应问题,修复后的壁画主客观评价结果均优于其他对比算法。

在敦煌壁画修复过程中,初始字典的随机选取易陷入局部最优,仅以颜色欧氏距离作为图像块分组标准会导致图像修复后易出现结构模糊和线条不连续等问题。针对以上问题,提出了一种基于Gabor变换和组稀疏表示的敦煌壁画修复算法。首先,采用互信息作为图像块分组准则,并建立相似结构组,这使得组稀疏表示更加合理;然后,通过Gabor小波变换对相似结构组进行特征信息提取,并结合PCA降维的方式得到初始化结构组的特征字典,避免了字典初始化随机选取的不足;最后,采用奇异值SVD分解和分裂Bregman迭代优化方法对结构组字典和稀疏系数进行学习并完成壁画图像的修复。实验结果表明,相比于其他对比算法,所提方法取得了较好的主客观修复效果。

针对Criminisi算法在修复敦煌壁画时易出现错误填充、修复效率较低等问题,提出了一种基于序贯相似性和布谷鸟寻优算法结合的敦煌壁画修复方法。首先采用P-Laplace算子重新定义数据项,改进了优先权计算方法,避免了优先权频繁趋于0的问题;其次引入动态阈值序贯相似性检测算法进行匹配块的搜索,提高了壁画修复效率;为了使匹配块选择更加合理,再利用布谷鸟寻优算法确定最佳匹配块;最后通过迭代更新完成壁画修复。通过对敦煌壁画的修复实验表明,本文方法相比于同类比较算法,取得了较好的主客观修复效果,并且修复效率也得到了进一步提升。

Criminisi图像修复算法优先权计算中结构信息考虑不足和匹配时仅依靠颜色距离选择,致使壁画修复过程中易出现结构传播错误和像素错误匹配,鉴于此,提出了一种基于信息熵和结构特性的壁画修复算法。先在计算优先权函数时,引入度量像素块复杂度的信息熵,改进的优先权函数确定了最优待修补块,使结构信息丰富的区域优先修复;再采用样本颜色特征和块间协方差结合的方式确定匹配块集合,根据块间欧氏距离确定最佳匹配块;最后通过迭代更新完成壁画修复。对破损敦煌壁画进行实验,实验结果表明:该算法较好地克服了Criminisi算法错误匹配填充的问题,修复后获得了较好的视觉效果,提高了图像峰值信噪比等客观评价值。

矿物颜料的准确配色是实现文物壁画高品质修复, 颜色高保真还原的关键技术。 矿物颜料颗粒的粒径大小是影响矿物颜料颜色信息和光谱反射率信息的一个重要因素。 准确获取壁画表面的矿物颜料光谱反射率信息, 是实现颜料颗粒粒径信息识别的有效途径。 但是, 由于壁画表面矿物颜料部分采样点的光谱信息受到了干扰, 无法与不同粒径的矿物颜料的光谱数据库准确匹配, 因此也无法从采集的光谱信息中获取有效的粒径信息。 针对受干扰的颜料光谱信息, 提出利用比值导数法对其进行处理。 把光谱信息从光谱反射率空间转换到比值导数光谱空间进行匹配, 降低光谱中的干扰信息, 增强矿物颜料颗粒本身的光谱特征信息。 以壁画中常用的不同粒径的石青和石绿矿物颜料为实验对象, 制成色块样本, 以基底和白色颜料为主要影响因素, 对文中提出的方法进行测试。 光谱角度量的结果和光谱曲线图的匹配结果显示, 在比值导数光谱空间, 获得了满意的光谱匹配精度。 验证了文中提出的分析方法可以解决实验中受干扰颜料光谱匹配不准确而无法获得粒径信息的问题, 能够为壁画修复过程中矿物颜料的配色提供准确的粒径信息参考。