古代壁画图像保护与智能修复技术研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-27页 |
| ·研究背景和定位 | 第17-21页 |
| ·研究工作 | 第21-23页 |
| ·本文贡献 | 第23-25页 |
| ·论文组织 | 第25-27页 |
| 第2章 相关研究综述 | 第27-47页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·线描图生成技术综述 | 第27-28页 |
| ·图像缺损区域检测与分割技术综述 | 第28-30页 |
| ·图像修复技术综述 | 第30-40页 |
| ·图像变褪色修复 | 第30-34页 |
| ·图像缺损信息修复 | 第34-40页 |
| ·其他相关技术介绍 | 第40-45页 |
| ·纹理分析 | 第40-41页 |
| ·支持向量机 | 第41-42页 |
| ·基于图割的能量函数最小化优化方法 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第3章 壁画线描图生成 | 第47-65页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·综合颜色和形状特征的壁画线描提取 | 第47-54页 |
| ·算法的整体流程 | 第48页 |
| ·基于形态学操作的线描提取 | 第48-50页 |
| ·基于形状分析的线描提取 | 第50-52页 |
| ·基于颜色特征的线描后处理 | 第52-53页 |
| ·实验结果和讨论 | 第53-54页 |
| ·基于笔划模型的线描图交互绘制 | 第54-64页 |
| ·算法的整体流程 | 第55页 |
| ·笔划模型 | 第55-57页 |
| ·轮廓跟踪 | 第57-59页 |
| ·基于风格类比的线描笔划绘制 | 第59-61页 |
| ·实验结果和讨论 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第4章 基于纹理特征和支持向量机的壁画病害识别 | 第65-81页 |
| ·引言 | 第65-66页 |
| ·基于小波局部二值模式的纹理特征提取方法 | 第66-72页 |
| ·局部二值模型 | 第67-69页 |
| ·图像的小波分解 | 第69-70页 |
| ·基于WLBP的纹理特征描述算子 | 第70-72页 |
| ·基于树结构的多类支持向量机 | 第72-75页 |
| ·多类支持向量机概述 | 第72-73页 |
| ·核空间的类间距离度量 | 第73-74页 |
| ·基于树结构的多类支持向量机的构造 | 第74-75页 |
| ·壁画病害识别 | 第75-78页 |
| ·核函数的选择 | 第76-77页 |
| ·实验结果与分析 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-81页 |
| 第5章 基于图割的壁画缺损区域同步检测与分割 | 第81-99页 |
| ·引言 | 第81-82页 |
| ·壁画缺损区域同步检测与分割模型 | 第82-83页 |
| ·壁画缺损区域同步检测与分割算法实现 | 第83-93页 |
| ·预分割 | 第85-88页 |
| ·壁画缺损概率模型 | 第88-92页 |
| ·图的构建和缺损区域的分割 | 第92-93页 |
| ·实验结果与讨论 | 第93-96页 |
| ·本章小结 | 第96-99页 |
| 第6章 基于离散优化的壁画图像缺损信息修复 | 第99-119页 |
| ·引言 | 第99-100页 |
| ·基于迭代优化的图像缺损信息修复 | 第100-107页 |
| ·算法思想和整体流程 | 第100-102页 |
| ·基于优先级的初始样本块选择和权值计算 | 第102-103页 |
| ·组合样本块匹配度量 | 第103-104页 |
| ·实验结果与讨论 | 第104-107页 |
| ·基于全局优化的图像缺损信息修复 | 第107-116页 |
| ·算法思想和整体流程 | 第108-110页 |
| ·基于非局部均值的状态标签裁剪 | 第110-112页 |
| ·能量函数最小化的优化算法 | 第112页 |
| ·实验结果与讨论 | 第112-116页 |
| ·本章小结 | 第116-119页 |
| 第7章 总结与展望 | 第119-123页 |
| ·全文工作总结 | 第119-121页 |
| ·未来工作展望 | 第121-123页 |
| 参考文献 | 第123-135页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第135-136页 |
