【摘要】：壁畫是寶貴的人類文化遺產(chǎn)。但由于各種自然和人為的原因,目前大多數(shù)壁畫均遭受了不同程度的損壞。為了使這些珍貴的歷史文化遺產(chǎn)得到傳承,需要對現(xiàn)存的壁畫進(jìn)行修復(fù)和保護(hù)。隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,利用計算機(jī)技術(shù)輔助壁畫修復(fù)不僅可以節(jié)約人力物力,還可以避免人為因素對壁畫造成二次傷害。針對現(xiàn)有計算機(jī)輔助壁畫修復(fù)算法無法對壁畫的大面積缺損進(jìn)行有效修復(fù)的問題,本文利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)展開了對壁畫大面積缺損修復(fù)的研究。主要工作包括以下四點:1.首次將生成對抗網(wǎng)絡(luò)引入到壁畫修復(fù)領(lǐng)域,通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力,利用壁畫整體的信息對缺失區(qū)域結(jié)構(gòu)進(jìn)行有效的修復(fù),并通過實驗驗證了本文所提壁畫修復(fù)算法能夠?qū)Υ竺娣e缺損區(qū)域進(jìn)行較好的修復(fù)。(達(dá)到了利用壁畫整體信息進(jìn)行修復(fù)的目的)2.針對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在壁畫缺損修復(fù)中存在的不足,提出了一種改進(jìn)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并驗證了該網(wǎng)絡(luò)各模塊改進(jìn)的有效性。相比現(xiàn)有壁畫修復(fù)算法在測試數(shù)據(jù)上經(jīng)過實驗驗證,峰值信噪比(PSNR)評分提高了4%,結(jié)構(gòu)相似性(SSIM)評分提高了2%。3.針對褪色壁畫色彩難以恢復(fù)的問題,對本文提出的壁畫缺損修復(fù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整,使其能夠進(jìn)一步對壁畫圖像色彩進(jìn)行恢復(fù),為存在色彩退化的壁畫進(jìn)行色彩恢復(fù)提供了一種有效途徑。4.針對目前尚無公開的壁畫數(shù)據(jù)集的問題,本文通過對敦煌壁畫的收集、整理和缺損仿真,創(chuàng)建了包含855幅圖像的敦煌壁畫修復(fù)用數(shù)據(jù)集。綜上所述,本文提出的壁畫修復(fù)算法,能夠?qū)Ρ诋嬋睋p區(qū)域和色彩進(jìn)行更有效的修復(fù),為壁畫的修復(fù)工作提供了參考,促進(jìn)了壁畫保護(hù)事業(yè)的發(fā)展。
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：G264.3;TP391.41
【圖文】：

圖5 Leaky ReLU 函數(shù)圖像及導(dǎo)數(shù)圖像編碼器的詳細(xì)結(jié)構(gòu)如表 1 所示。表1 編碼器詳細(xì)結(jié)構(gòu)第一層 第二層 第三層 第四層 第五層 第六層卷積層 卷積層 卷積層 卷積層 卷積層 卷積層Batch Norm Batch Norm Batch Norm Batch NormLeaky ReLU Leaky ReLU Leaky ReLU Leaky ReLU Leaky ReLU解碼器的作用就是將編碼器映射到隱空間的特征進(jìn)行解碼，然后還原真實的數(shù)分布。在此次壁畫修復(fù)任務(wù)中，解碼器解碼編碼器映射到隱空間的特征，然后生成畫缺失區(qū)域的信息。解碼器的示意圖如圖 6 所示。

17圖9 缺損小于 64*64 時修復(fù)結(jié)果圖10 改進(jìn)的修復(fù)步驟2.3 實驗和結(jié)果分析為了測試算法的有效性，在實驗部分使用Torch深度學(xué)習(xí)框架實現(xiàn)了本文的算法，并與現(xiàn)有的幾種壁畫修復(fù)算法進(jìn)行了對比。2.3.1 實驗數(shù)據(jù)集簡介因為目前暫無公開的壁畫數(shù)據(jù)庫，為了訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，通過互聯(lián)網(wǎng)收集相關(guān)敦煌壁畫數(shù)據(jù)，然后通過篩選和剪裁處理，本文構(gòu)建了一個關(guān)于敦煌壁畫的數(shù)據(jù)集 DunHuangMuralDataset（記做 DHMD 數(shù)據(jù)集），共 855 張，如圖 11 所示。其中隨機(jī)選取 50 張不同風(fēng)格的壁畫用作測試，剩余數(shù)據(jù)用作網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。損壞的圖像按比例提取損壞區(qū)域周邊的圖像將提取出的圖像插值到128*128放入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行修復(fù)

西北大學(xué)碩士學(xué)位論文18圖11 數(shù)據(jù)集部分展示2.3.2 實驗數(shù)據(jù)預(yù)處理為了使得所提算法的性能最佳，因此在修復(fù)前對輸入網(wǎng)絡(luò)的待處理數(shù)據(jù)需要進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，處理流程如圖 12 所示。（a）缺損壁畫 （b）處理結(jié)果圖12 數(shù)據(jù)預(yù)處理示意圖首先將缺損區(qū)域進(jìn)行框定，本實驗所提方法中采用矩形框?qū)θ睋p壁畫進(jìn)行框定如圖 12（a），然后矩形框框定區(qū)域即為輸入進(jìn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行待修復(fù)的區(qū)域，如圖 12（b），經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理能使網(wǎng)絡(luò)對缺損區(qū)域修復(fù)的效果達(dá)到最佳。

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