[发明专利]一种基于风格迁移的书法文字侵蚀修复方法

说明书

一种基于风格迁移的书法汉字修复方法：首先，为确保风格一致，本发明提出风格编码器，输入辅助风格字体，用于提取出拓片上完好汉字的书写风格特征；接着，为确保修复字型正确，输入待修复汉字，提供该字的宋体完整版本作为原字型参考；将上述书写风格特征、待修复汉字、参考原字型整合，三者一并输入到用于修复汉字的生成器G中，得到修复结果，用于分别提供给判别器D和结构提取器；然后，判别器D目标是鉴别生成器G的修复结果与参与连接的原型字体和输入编码器之中的风格字体，将前者判为假，后者判为真；原字型也会通过结构提取器生成带有结构特征的特征向量；通过下述的综合损失函数反向传播不断优化判别器D与生成器G,包括六个部分。

技术领域

涉及书法汉字修复领域。

技术背景

书法，是中国及深受中国文化影响过的周边国家和地区特有的一种文字美的艺术表现形式。作为中国文化传承的载体，书法文字兼具重要的史学与艺术价值。然而，随着时间的流逝，记录书法的碑文石刻受到各类侵蚀作用，斑斑驳驳的文字上大多包含或大或小的侵蚀和噪点。因而，书法文字侵蚀修复的问题应运而生，其意义主要在于：书法大家的墨宝遭受到笔画乃至偏旁部首的完整性，破坏书法作品的本身的价值。修复书法文字侵蚀，即在保留作家原书写风格的基础上还原被侵蚀的字体，恢复其自身的历史与美学价值。

如今的书法文字侵蚀修复主要分为两类，其一是传统的人工手动修复，其二则是利用计算机较为传统的图像修复方法修复。下面对两者进行详述。

第一，人工手动修复。这类修复方法是指通过专业的文物修复专家之手，凭借其多年积累的经验和先验知识，对书法文字进行猜测补全。经修复专家修复的作品一般效果不错，内容合情合理，笔画连贯且毫无僵硬之态。但其弊端也很突出，人工修复费时费力。相关文物修复专家人数较少，且对每一件文物的修复方案都要进行细细推敲，不可能实现大批量的修复。大量拓片囤积不得修复，其中的价值也逐渐石沉大海。

第二，计算机传统图像修复方法修复。这类修复方法主要通过一些插值的方法，使得残断的笔画联结起来。这类方法虽然速度快，但效果却不尽人意。主要体现在以下两点：1)修复效果僵硬。这类传统方法主要去除了汉字上的噪点，不去考虑字的字形和风格，仅仅在笔画中断处进行简单填充。2)对于侵蚀较大区域，这类方法无从下手。因为传统方法无法习得汉字中常见的笔画，对汉字的结构特征一无所知。所以在有大区域需要填补时，无法正确修复。

1.1相关的现有技术

“基于条件对抗网络的缺损古籍汉字修复方法”，专利公开号：CN110335212A。

CN110335212A利用了条件对抗网络技术，构建了由判别器和生成器构成的神经网络模型，从而达到了汉字修复图像，它的简要步骤图如下，后文会进行详尽阐述：

首先，该发明基于手写汉字图像数据集，通过建立n个文件夹，分别对应n个不同的手写汉字图像，每个文件夹内分别放入m个汉字图像，最终得到n*m张图片，预处理后作为输入；然后将得到的手写汉字图像数据进行训练，通过梯度反向传播算法迭代更新辨别器神经网络权重和生成器神经网络权重；最后将待处理的缺损手写汉字图像数据样本带入更新的辨别器和生成器中进行迭代，得到修复后的手写汉字图像。

CN110335212A技术的第一个主要缺点在于它使用的数据集是手写汉字数据集，缺少足够的字体风格特征。对于书法汉字修复来说，修复具有独特风格的书法汉字字体是一大难点，使用笔画粗细单一，风格迥异的手写汉字数据集，直接将这一维度的特征向量予以忽略，修复的汉字风格很难与原文保持一致，即使较好地恢复了字型，填补上的笔画也颇为僵硬。

第二个缺点在于这一技术缺少对字形结构的控制。由于受损部分有很大的随机性，修复的笔画时而不符合原字的字型结构。当侵蚀区域较大时，正确地恢复字型也成了极大的挑战。