基于广义回归神经网络的壁画修复研究

• 作者: 任小康 陈培林
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 壁画修复 广义回归神经网络 形态学膨胀 各向异性扩散
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 1884-1889
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4470字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.10.016

摘要

提出使用广义回归神经网络进行敦煌壁画的数字化修复保护研究.通过各向异性扩散去除待修复壁画图像的噪声,使用形态学膨胀算子提取待修复区域的边界像素点,利用与待修复区域边界邻域像素相似的样本像素块作为广义回归神经网络的输入训练样本,并对样本块像素值采用之字形扫描输入到广义回归神经网络.同时使用自适应的平滑参数,最后获得近似的广义回归神经网络修复模型,使用该模型预测待修复区域的像素信息.实验表明,该方法对壁画的数字化修复有一定的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任小康	西北师范大学计算机科学与工程学院	39	272	8.0	15.0
2	陈培林	西北师范大学计算机科学与工程学院	2	5	1.0	2.0