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摘要:
针对石窟壁画图像普遍存在的褪变色问题,提出了一种基于双重约束卷积神经网络的壁画图像色彩还原方法.该方法采用卷积神经网络提取壁画图像的高阶特征,在此基础上,为了对壁画色彩进行全局还原,利用最大均值差异约束建立全局特征映射关系以还原壁画图像中的全局颜色特征.针对不同卷积层存在局部色彩信息缺失的问题,利用马尔科夫随机场约束进行空间布局限制,保留壁画图像中的局部结构信息并对局部色彩进行还原.此外,通过平方梯度约束抑制图像还原过程中的噪声.实验结果表明:该方法在主客观分析指标方面均表现较佳,对于壁画褪变色区域的整体还原效果较好.
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文献信息
篇名 基于双重约束CNN的壁画图像色彩还原
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 色彩还原 壁画图像 卷积神经网络 最大均值差异 马尔科夫随机场
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 信息与控制工程
研究方向 页码范围 6-12
页数 7页 分类号 TP391.41|TP183
字数 语种 中文
DOI 10.13245/j.hust.200602
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐志刚 兰州理工大学计算机与通信学院 16 86 5.0 9.0
2 朱旭锋 7 9 2.0 3.0
3 尹文玉 兰州理工大学计算机与通信学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
色彩还原
壁画图像
卷积神经网络
最大均值差异
马尔科夫随机场
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华中科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-4512
42-1658/N
大16开
武汉市珞喻路1037号
38-9
1973
chi
出版文献量(篇)
9146
总下载数(次)
26
总被引数(次)
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