[发明专利]一种基于遗传算法的壁画脱落病害自动修复方法

说明书

本发明涉及一种基于遗传算法的壁画脱落病害自动修复方法，包括以下步骤：采集数字化壁画脱落图像，通过数学形态学对壁画脱落病害图像进行标注；通过遗传算法对脱落破损区域的结构信息和纹理信息分别进行修复。本发明充分利用壁画脱落本身颜色特征，在脱落病害自动标注过程中使用多尺度形态学边缘梯度检测提取边缘信息，通过图像增强技术突出图像的目标区域，获取脱落边缘；然后利用遗传算法的优化性能，根据脱落破损区域的结构信息和纹理信息分别进行修复，恢复壁画图像中丢失的信息，使壁画图像更加清晰与自然，从而保持与原始壁画图像具有一定相似精度的整体视觉效果，使得恢复效果更为准确有效。

技术领域

本发明属于数字化图像处理技术领域，尤其是一种基于遗传算法的壁画脱落病害自动修复方法。

背景技术

壁画文化是我国文化遗产不可或缺的一角，作为壁画的代表，敦煌壁画包括敦煌莫高窟、西千佛洞、安西榆林窟等多个石窟壁画，主要涉及佛像画、经变画、人画像、装饰画、山水画、故事画等多种类别，历代壁画多达五万多平方米。其中敦煌莫高窟内保存有十六国、隋、唐、五代、元等十多个朝代的壁画，其壁画种类丰富，内容繁多，具有珍贵的历史、文化和艺术价值；但是莫高窟也在遭遇着相应的变化，在外界环境以及人为因素的影响下，壁画出现脱落、起甲、裂缝、地仗酥碱等多种病害，这些病害对壁画造成了不可逆的伤害。

针对上述病害，传统修复方法主要采用手工修复方式对壁画进行修复。由于存在专业技术人员的匮乏、修复手段单一、耗费时间长、修复效率低等问题，使得壁画保护形势严峻。随着计算机技术、图像处理技术等新兴技术的出现，壁画数字化在壁画保护工作中发挥越来越重要的作用，并作为一种发展趋势被国家和文物科研工作者所重视。通过古建筑壁画的数字化采集，使得壁画通过现代化的数字技术进行永久保存，同时利用计算机图像领域的最新理论和方法对壁画进行标注与修复，为古建筑壁画的保护提供有效的技术支撑。

数字化图像修复技术的最终目标是实现对古建筑壁画的复原功能，即运用先进人工智能技术完成对壁画的修复。首先，应用高分辨率相机将连续的模拟壁画图像信号转换成离散的壁画数字信号；其次，对数字壁画图像进行修复和复原。现有的数字图像修复方法对于脱落病害的修复一般是结构和纹理同时修复，但此类方法对经过轮廓线的脱落病害修复效果甚微，由此可见经过轮廓线的脱落病害更难修复，需要对其进行探索更合适的修复方法。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于遗传算法的壁画脱落病害自动修复方法，解决不能对壁画脱落病害进行有效恢复的问题。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种基于遗传算法的壁画脱落病害自动修复方法，包括以下步骤：

步骤1、采集数字化壁画脱落图像，通过数学形态学对壁画脱落病害图像进行标注；

步骤2、通过遗传算法对脱落破损区域的结构信息和纹理信息分别进行修复；该步骤的具体方法包括以下步骤：

⑴采用Canny边缘检测算法对标注后的壁画结构信息进行提取，获取轮廓线相关信息及周围信息；所述轮廓线相关信息是指与破损区域相接触的各条相关轮廓线；所述周围信息是与破损区域相接触的周围图像的基本特征，包括平均亮度、对比度及曲线平滑度；

⑵构建遗传算法目标函数，查找匹配的轮廓线，恢复图像受损区域中的结构信息；该步骤的具体方法包括以下步骤：

①提出如下优化目标假设：至少存在一对匹配的相关轮廓线；匹配的相关轮廓曲线必须有可能在破损区域进行连接；

②采用曲线拟合的方法对遗传算法目标函数进行设计，将优化目标转换成目标函数；该步骤的具体实现方法为：

对于任何一个轮廓线，设y＝f(x)，其在任意点x的曲率计算公式：

目标函数表示为：