数字图像修复技术在唐墓壁画中的应用
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 唐墓壁画现状及研究意义 | 第9-12页 |
| 1.3 数字图像修复技术的应用 | 第12-13页 |
| 1.4 数字图像修复技术在古代壁画中的应用 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第14-17页 |
| 2 数字图像修复技术的研究 | 第17-31页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 图像修复的描述 | 第17-18页 |
| 2.3 基于非纹理合成的图像修复模型 | 第18-25页 |
| 2.3.1 BSCB 模型 | 第19-20页 |
| 2.3.2 TV 模型 | 第20-24页 |
| 2.3.3 CDD 模型 | 第24-25页 |
| 2.4 基于纹理合成的图像修复模型 | 第25-29页 |
| 2.4.1 纹理合成方法概述 | 第25-26页 |
| 2.4.2 基于图像分解的修复算法 | 第26-27页 |
| 2.4.3 基于样本的修复算法 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 3 基于 FCM 算法的壁画缺损区域分割与标注 | 第31-41页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 聚类算法的基本理论 | 第31-34页 |
| 3.2.1 模糊集的引入 | 第31-32页 |
| 3.2.2 模糊集的理论 | 第32-33页 |
| 3.2.3 聚类分析 | 第33-34页 |
| 3.3 基于 FCM 算法的图像分割 | 第34-37页 |
| 3.3.1 数据集的 C 划分 | 第34-35页 |
| 3.3.2 模糊 C 均值分割算法 | 第35-37页 |
| 3.4 壁画破损区域的分割标记 | 第37页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第37-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 4 基于内容自适应的唐墓壁画修复算法 | 第41-53页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 对优先值计算公式的修正 | 第41-43页 |
| 4.2.1 优先项计算公式的缺陷分析 | 第41-42页 |
| 4.2.2 优先项的改进 | 第42-43页 |
| 4.3 基于 FMM 修复算法的改进 | 第43-46页 |
| 4.3.1 数学模型 | 第43-46页 |
| 4.3.2 权函数的重新定义 | 第46页 |
| 4.4 自适应修复算法 | 第46-50页 |
| 4.5 仿真实验及结果分析 | 第50-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 主要工作 | 第53页 |
| 5.2 进一步工作与展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 作者攻读硕士期间研究成果 | 第61页 |
