本文關(guān)鍵詞：基于高光譜數(shù)據(jù)的壁畫(huà)信息提取與分析

  更多相關(guān)文章： 高光譜 壁畫(huà) 底稿 顏料 病害 分類

【摘要】：壁畫(huà)是歷史與藝術(shù)結(jié)合的產(chǎn)物，它從不同的側(cè)面反映了各個(gè)歷史時(shí)期的經(jīng)濟(jì)文化發(fā)展?fàn)顩r和意識(shí)形態(tài)，其信息有助于幫助考古學(xué)家深入了解歷史的發(fā)展軌跡及狀態(tài)，分析早期藝術(shù)學(xué)家的繪畫(huà)技法，并有利于指導(dǎo)壁畫(huà)保護(hù)工作者制定合理的保護(hù)和修復(fù)方案。伴隨高光譜成像技術(shù)的發(fā)展，它已廣泛應(yīng)用于資源、城市、生態(tài)、考古等領(lǐng)域。它所特有的諸多優(yōu)勢(shì)，為文物的保護(hù)工作提供了新的視點(diǎn)。高光譜成像技術(shù)具有光譜響應(yīng)范圍廣的特點(diǎn)，可獲取豐富全面的壁畫(huà)影像信息；高光譜影像具有波段多，，波段寬度窄的特點(diǎn)，這不單單是數(shù)量的增加，同時(shí)也使得壁畫(huà)信息的精細(xì)表達(dá)成為可能；高光譜成像技術(shù)除了具有普通影像所包含的空間域信息外，還可提供影像中每個(gè)像元的光譜域信息，即所謂的 譜像合一‖，因而可為壁畫(huà)中每個(gè)信息像元提供一條連續(xù)的光譜響應(yīng)曲線，為壁畫(huà)信息的分析和處理提供依據(jù)。本文針對(duì)高光譜數(shù)據(jù)在壁畫(huà)底稿信息提取過(guò)程中提取效率低的問(wèn)題；在壁畫(huà)顏料信息分析過(guò)程中物質(zhì)混雜的問(wèn)題；在壁畫(huà)病害信息分析過(guò)程中特征復(fù)雜等問(wèn)題進(jìn)行深入研究，提出了相應(yīng)的解決方法。具體地，本文的主要研究工作可以概括為： （1）.提出了一種基于主成分分析的特征波段選取方法，在降低數(shù)據(jù)維數(shù)的同時(shí)剔除數(shù)據(jù)中的冗余信息，通過(guò)合理選取特征波段，保留壁畫(huà)影像中主要的底稿空間信息，克服因高光譜數(shù)據(jù)波段間相關(guān)性高而造成的底稿信息提取效率低的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)表明，與原始影像底稿提取結(jié)果相比，基于特征波段合成的影像不僅壓縮了數(shù)據(jù)量，減少了提取時(shí)長(zhǎng)，而且底稿信息提取量也有所提高。 （2）.提出了一種基于光譜空間的顏料信息的提取和分析方法，通過(guò)建立各種顏料的參考波譜特征庫(kù)，對(duì)壁畫(huà)影像進(jìn)行分類處理，確定每種顏料的分布區(qū)域，并對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。該方法有效利用高光譜數(shù)據(jù)圖譜合一的特性確定壁畫(huà)顏料的分布區(qū)域，為壁畫(huà)的保護(hù)和修復(fù)工作提供指導(dǎo)。 （3）.提出了一種面向?qū)ο蟮牟『Ψ诸惙椒�，通過(guò)分析病害本身特有的形狀、紋理、顏色等多方面的信息，結(jié)合相應(yīng)的分類算法對(duì)壁畫(huà)進(jìn)行分類處理，實(shí)現(xiàn)病害信息的有效提取，對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行矢量化處理，進(jìn)行緩沖區(qū)分析，預(yù)測(cè)病害可能擴(kuò)散的范圍，為壁畫(huà)的保護(hù)工作提供指導(dǎo)。
【關(guān)鍵詞】：高光譜 壁畫(huà) 底稿 顏料 病害 分類
【學(xué)位授予單位】：北京建筑工程學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：K879.41
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-8
• 目錄8-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 研究的意義和目的10-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 壁畫(huà)信息提取和分析的研究進(jìn)展12-13
• 1.2.2 高光譜技術(shù)在文物信息提取和分析方面的研究進(jìn)展13-15
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排15-18
• 1.3.1 論文的研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.3.2 論文的章節(jié)安排16-18
• 第2章 壁畫(huà)底稿信息的提取18-30
• 2.1 引言18-19
• 2.2 高光譜數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及降維的必要性和可行性19-20
• 2.2.1 高光譜數(shù)據(jù)的特點(diǎn)19
• 2.2.2 數(shù)據(jù)降維的必要性和可行性19-20
• 2.3 基于主成分分析的特征波段選取20-24
• 2.3.1 基本流程20-21
• 2.3.2 主成分分析21-23
• 2.3.3 特征波段的選取23-24
• 2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析24-29
• 2.4.1 數(shù)據(jù)描述24-25
• 2.4.2 主成分分析處理25-26
• 2.4.3 選取特征波段26
• 2.4.4 選取結(jié)果分析26-28
• 2.4.5 底稿信息提取結(jié)果分析28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第3章 壁畫(huà)顏料信息的分析30-39
• 3.1 引言30-31
• 3.2 基于高光譜數(shù)據(jù)的顏料信息分析31-35
• 3.2.1 基本流程31-32
• 3.2.2 最小噪聲分離32-33
• 3.2.3 端元的提取33-34
• 3.2.4 光譜匹配技術(shù)34-35
• 3.2.5 波譜角填圖法35
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析35-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第4章 壁畫(huà)病害信息的分析39-49
• 4.1 引言39-40
• 4.2 基于高光譜數(shù)據(jù)的病害信息分析40-44
• 4.2.1 基本流程40-41
• 4.2.2 影像分割41
• 4.2.3 面向?qū)ο蟮挠跋穹诸?/span>41-42
• 4.2.4 矢量化42-43
• 4.2.5 緩沖區(qū)分析43
• 4.2.6 疊置分析43-44
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析44-47
• 4.4 本章小結(jié)47-49
• 第5章 高光譜壁畫(huà)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)49-61
• 5.1 系統(tǒng)環(huán)境介紹49-50
• 5.2 系統(tǒng)介紹50-60
• 5.2.1 系統(tǒng)框架50-51
• 5.2.2 圖像導(dǎo)入模塊51
• 5.2.3 底稿信息提取模塊51-55
• 5.2.4 顏料信息分析模塊55-57
• 5.2.5 病害信息分析模塊57-60
• 5.2.6 精度評(píng)定60
• 5.3 本章小結(jié)60-61
• 總結(jié)與展望61-64
• 本文總結(jié)61-63
• 主要內(nèi)容61-62
• 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)62-63
• 研究展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和科研情況71-72
• 致謝72

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