最小噪声分离变换与Haar小波变换结合的壁画线状特征增强方法 |
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作者姓名: | 曹鹏辉 吕书强 侯妙乐 赵林毅 汪万福 |
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作者单位: | 北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京 100044;北京市建筑遗产精细重构与健康监测重点实验室,北京 100044;敦煌研究院保护研究所,甘肃酒泉 736200;国家古代壁画与土遗址保护工程技术研究中心,甘肃酒泉 736200 |
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基金项目: | 国家重点研发计划资助(2017YFB1402105),北京建筑大学市属高校基本科研业务费专项资金资助(X18024) |
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摘 要: | 在壁画的保护与修复中,线状特征具有重要的意义。然而由于自然环境等因素的影响,壁画经常出现褪色残缺等病害,导致其线状特征难以辨认。因此,利用高光谱成像与Haar小波变换结合,提出了一种壁画线状特征增强方法。首先,对高光谱影像进行最小噪声分离(MNF)变换,选取前10波段进行MNF逆变换进行重构,实现高光谱影像的降噪处理。其次,对重构后的影像选择真彩色波段变换为灰度图像,对灰度图像进行Haar小波分解。然后,对最小噪声分离变换后的影像,利用最大平均梯度法进行最优波段选择,将最优波段利用Haar小波进行变换,利用其分解后的低频信号与灰度图像分解后的低频信号相融合,高频信号使用MNF逆变换重构后的灰度图像。最后,对优化组合的低频和高频信号进行Haar小波逆变换得到结果图像,达到增强线状特征的目的。经过与原始灰度影像、主成分分析线状特征增强方法对比,验证了线状特征增强方法的有效性。研究结果可为壁画的保护修复提供更丰富、更直观的参考信息。
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关 键 词: | 壁画 线状特征 高光谱成像 HAAR小波变换 最小噪声分离变换 特征增强 |
收稿时间: | 2019-03-19 |
修稿时间: | 2019-06-30 |
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