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| 內容簡介： |
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在文物数字化生存的大背景下，各博物馆对馆藏文物陆续进行了高清数字化采集，产生了大量饱含岁月痕迹的文物影像资料。这些数字化文物信息是研究文化、考证历史的重要素材。在文物不可逆地走向衰亡的过程中，利用数字化信息处理手段记录、重建文物信息是文物科技保护的发展趋势。特别是对于壁画类平面文物，其画面传承的文史信息消亡，则文物本体的价值也就不复存在了，它们是博物馆最急需修复的文物类型。博物馆馆藏壁画的修复有着繁琐的流程，修复周期很长。因修复效果无法预测与修复人员紧缺的现状，大部分壁画存储在保管部，迟迟未能进入展厅。本文研究对象是高清采集的馆藏墓室壁画数字化信息，研究目标是通过对现存信息的分析，非接触无损地提取壁画的数字档案，并模拟壁画手工修复的过程，建立一整套满足博物馆管理流程的数字修复体系。 馆藏墓室壁画数字修复依据贝叶斯的逆概原理，包括：提取壁画残存信息的先验知识，建立壁画病害信息的数据模型，建立壁画缺损信息的修复模型三大部分。论文在研究过程中充分考虑此类反问题求解的强病态性与格式塔视觉心理学原则，通过建立主、客观评价方法，并设计交互式数字修复管理平台，共享远程专家经验，动态调整修复方案。
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| 關於作者： |
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吴萌，博士，西安建筑科技大学副教授，硕士生导师。专业方向为数字图像处理、多维信号处理，文物数字化保护与文物材料数据分析。2015~2016年度美国俄亥俄州立大学访问学者。 2017年进入西北工业大学材料学院杨军昌教授三秦学者团队进行博士后工作。2018年进入天津大学智能与计算学部张加万教授团队进行学术访问。主持国家级项目一项，省部级项目两项，厅局级项目两项，参与纵横课题多项。发表与文物数字化信息处理相关论文三十余篇。
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| 目錄：
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目 录第1章 墓室壁画数字修复技术概述0011.1 绪论0011.1.1 研究背景0011.1.2 研究目的和意义0051.2 研究动态及待解决问题0091.2.1 博物馆数字修复的研究动态0091.2.2 数字修复技术的研究动态0111.2.3 古代壁画数字修复技术的研究动态0171.2.4 馆藏墓室壁画数字修复面临的问题0191.3 研究内容与技术创新0221.3.1 研究内容0221.3.2 技术创新0251.4 研究方法与技术流程0261.4.1 研究方法0261.4.2 技术流程0291.5 本书的组织结构031第2章 数字修复基本理论与关键技术0352.1 引言0352.2 数字修复的基本理论0362.2.1 数字修复技术的数学模型0362.2.2 数字修复过程的病态性分析0392.2.3 数字修复效果的视觉判定标准0392.3 数字修复的典型模型及优化策略0422.3.1 变分PDE类修复模型0422.3.2 样本合成类模型0482.3.3 数字修复的优化策略0492.4 墓室壁画数字修复的关键技术0522.4.1 墓室壁画的实体修复流程0522.4.2 数字修复的关键技术0552.4.3 数字修复体系与构架0572.5 本章小结059第3章 墓室壁画残存信息先验知识的提取0603.1 引言0603.2 基于改进边缘检索模型的线图先验知识0613.2.1 待修复墓室壁画的线图信息0613.2.2 边缘灰阶选择对墓室壁画轮廓描述适用性分析0633.2.3 边缘检索技术及轮廓提取效果分析0653.2.4 改进的Canny算子检测墓室壁画线图0703.2.5 墓室壁画线图提取实验0733.2.6 墓室壁画线图信息的先验知识0753.3 基于形变分割模型的主体先验知识0763.3.1 待修复墓室壁画的主体信息0763.3.2 主动轮廓动态收敛的主体信息捕获0773.3.3 强梯度边缘约束下的Snake收敛实验0793.3.4 墓室壁画主体信息的先验知识0843.4 基于五行色聚类模型的颜色先验知识0843.4.1 墓室壁画的颜色体系0843.4.2 多颜色空间中颜料信息表达差异性分析0873.4.3 改进巴氏距离的K-means聚类技术0893.4.4 五行色颜料信息提取对比实验0953.4.5 墓室壁画颜色信息的先验知识0973.5 基于频率域分解模型的纹理与结构先验知识0983.5.1 墓室壁画的结构信息与纹理信息0983.5.2 分解位置对结构与纹理信息提取的影响分析1003.5.3 基于轮廓波能量的DCT分解技术1033.5.4 墓室壁画信息自适应分解实验1063.5.5 墓室壁画结构与纹理信息的先验知识1073.6 本章小结107第4章 墓室壁画病害信息数据模型的建立1094.1 引言1094.2 墓室壁画病害污染区域的特征分析1104.2.1 墓室壁画常见病害种类1104.2.2 墓室壁画病害尺度特征1114.3 统计学多特征泥渍病害数据模型1124.3.1 泥渍类病害特征分析1124.3.2 泥渍标准病害直方图统计1144.3.3 建立泥渍类病害数据模型1164.3.4 实验效果分析1274.4 形态学多尺度裂缝类病害数据模型1314.4.1 裂缝类病害特征分析1314.4.2 裂缝类形态学运算子的设计1364.4.3 裂缝类病害数据模型1404.4.4 设定多尺度结构元素1444.5 本章小结146第5章 墓室壁画缺损信息修复模型的设计1475.1 引言1475.2 信息素扩散类小尺度缺损信息的修复模型1505.2.1 墓室壁画缺失信息的曲率驱动扩散过程1505.2.2 信息扩散顺序影响分析1545.2.3 交叉采样优化的CDD修复模型1555.2.4 实验效果分析1575.3 信息块合成类大尺度缺损信息的修复模型1615.3.1 墓室壁画缺失信息的样本填充过程1615.3.2 优先值对修复效果的影响分析1635.3.3 改进基于样本填充的修复模型1655.3.4 实验效果分析1675.4 纹理能量引导的自适应填充修复模型1695.4.1 置信度稳定性分析与约束条件1705.4.2 小波纹理能量系数1735.4.3 优化样本块搜索的修复模型1755.4.4 实验效果分析1775.5 离散采样优化与样本扩充的修复模型1795.5.1 墓室壁画数据量分析1795.5.2 去冗余离散采样优化1815.5.3 跨镜头多样本扩充修复模型1835.5.4 实验效果分析1855.6 结构张量约束优先值的修复模型1865.6.1 墓室壁画信息的结构张量表达1865.6.2 结构张量对结构信息的约束分析1915.6.3 优化结构张量的修复模型1925.6.4 实验效果分析1935.7 马尔可夫随机场优化匹配的修复模型1965.7.1 墓室壁画信息的马尔可夫随机场1965.7.2 马尔可夫随机场修复模型2005.7.3 估计值与匹配块相似性的度量过程2015.7.4 实验效果分析2035.8 形态学成分分解与重构的修复模型2065.8.1 墓室壁画信息的形态学成分分析2065.8.2 MCA分解模型的改进策略2085.8.3 分解底层结构信息的修复模型2095.8.4 分解上层纹理信息的修复模型2115.8.5 实验效果分析2125.9 曲线拟合与约束合成的修复模型2195.9.1 墓室壁画分块割取的现状分析2195.9.2 曲线拟合块间结构延续过程2205.9.3 基于结构约束的修复模型2215.9.4 实验效果分析2235.10 本章小结225第6章 交互式馆藏墓室壁画数字修复管理平台2276.1 引言2276.2 TM-DIMP需求分析2286.2.1 用户需求分析2286.2.2 实体间关系分析2326.3 TM-DIMP评价指标设定2336.3.1 评价因素分析2336.3.2 无参考客观评价参数设定2386.3.3 分形维数与块效应因子客观评价实验2446.4 TM-DIMP体系设计2496.4.1 整体构架2496.4.2 功能设计2516.4.3 TM-DIMP网络构架2536.5 TM-DIMP开发与实现2556.5.1 开发和运行环境2556.5.2 交互式实现过程2566.6 本章小结260后 记261总 结261研究展望264致 谢265参考文献266
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