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基于改進(jìn)U-Net的壁畫顏料層脫落病害提取研究

發(fā)布時(shí)間:2024-05-15 19:49
  壁畫作為寶貴的文化遺產(chǎn)之一,是我國(guó)傳統(tǒng)文化和民族精神傳承的載體。它能夠反映出當(dāng)時(shí)人類的歷史生活和藝術(shù)文化發(fā)展水平等信息,具有重要的價(jià)值。但眾多壁畫由于代久遠(yuǎn)而受到自然環(huán)境和人為破壞等多方面因素的影響,面臨不同程度病害的威脅。其中顏料層脫離底色層或地仗層的脫落病害就是壁畫常見病害之一,它不僅削弱了壁畫的信息表達(dá),而且對(duì)歷史文化的保留與傳承有著極為不利的影響。病害提取作為壁畫保護(hù)的前提,可為修復(fù)和監(jiān)測(cè)等工作提供科學(xué)依據(jù),具有重要的研究意義。現(xiàn)有的病害提取方法大多都需要人工干預(yù),提取效率和效果也有待提高。鑒于目前提取方法的不足,以及深度學(xué)習(xí)在圖像分割等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,本文提出了利用深度學(xué)習(xí)圖像分割技術(shù),實(shí)現(xiàn)壁畫顏料層脫落病害快速、準(zhǔn)確提取的研究思路,主要完成了如下工作:1)壁畫病害數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)與制作。通過文獻(xiàn)調(diào)研了解國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,提出了基于深度學(xué)習(xí)壁畫病害提取的新思路。針對(duì)尚未有關(guān)于壁畫病害數(shù)據(jù)集的問題,本文利用近景攝影測(cè)量技術(shù)獲取壁畫的數(shù)字正射影像圖(Digital Orthophoto Map,DOM),并通過相關(guān)處理完成實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的制作,為后續(xù)實(shí)驗(yàn)提供數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。2)提出了基于編-解碼網(wǎng)...

【文章頁(yè)數(shù)】:63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1壁畫結(jié)構(gòu)和幾種常見病害示例

圖1-1壁畫結(jié)構(gòu)和幾種常見病害示例

第1章緒論第1章緒論1.1研究背景與意義我國(guó)作為四大文明古國(guó)之一,在悠久歷史的長(zhǎng)河中,沉淀出眾多獨(dú)具特色和寶貴的文化遺產(chǎn)。其中,文物不僅承載著璀璨的文明歷史和珍貴的文化價(jià)值,也是國(guó)家的“金色名片”。加強(qiáng)文物的科學(xué)保護(hù),對(duì)傳承我國(guó)傳統(tǒng)文化和增強(qiáng)民族自信都具有重要的意義。壁畫作為我國(guó)....


圖2-2CNN結(jié)構(gòu)示意圖

圖2-2CNN結(jié)構(gòu)示意圖

??蠻-Net網(wǎng)絡(luò)模型的改進(jìn)研究。然后編程完成改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建、訓(xùn)練以及病害提取實(shí)驗(yàn),并通過對(duì)比分析,對(duì)本文改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)模型提取結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證。2.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本文的壁畫病害提取是利用以CNN為基礎(chǔ)的圖像分割網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)壁畫圖像病害區(qū)域進(jìn)行識(shí)別提齲CNN最初是受到....


圖2-7丟失輸出示意圖[61]

圖2-7丟失輸出示意圖[61]

第2章病害提取思路與基礎(chǔ)知識(shí)程度上簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò),而且減少神經(jīng)元之間復(fù)雜的共適應(yīng)性和對(duì)某個(gè)特定神經(jīng)元的過分依賴,從而防止網(wǎng)絡(luò)模型的過擬合增強(qiáng)泛化能力。圖2-7丟失輸出示意圖[61]Fig.2-7SchematicdiagramofDropout2.2.6批量歸一化在CNN的訓(xùn)練過程中,....


圖2-8FCN結(jié)構(gòu)示意圖

圖2-8FCN結(jié)構(gòu)示意圖

第2章病害提取思路與基礎(chǔ)知識(shí)2.4全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FCN是在CNN網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上改進(jìn),用于圖像分割任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)模型。它的主要結(jié)構(gòu)如圖2-8所示,可以看出,F(xiàn)CN與CNN結(jié)構(gòu)基本相似,具有CNN的所有特點(diǎn),二者最大的區(qū)別就是用卷積層代替全連接層(全卷積化)。除此之外,F(xiàn)CN網(wǎng)絡(luò)還用到了上采....



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