基于数字化技术的文物图像虚拟修复系统

F福建电脑UJIANCOMPUTER基于数字化技术的文物图像虚拟修复系统

俞昊1，赵晓伟2，孔令辉1，刘曦蓉1，吴慧1

（1徐州工程学院信电学院江苏徐州221018；2徐州博物馆江苏徐州221009）

【摘要】随着计算机技术的进步和不断创新，图像修复技术在计算机对文物进行辅助保护方面起着越来越大的作

本文提用。提出采用改进的Criminisi算法和VisualC++6.0开发平台实现了基于数字化技术的文物图像虚拟修复系统。

进行系统设计与测试，实验结果证明该系统具有良好出了系统总体设计概念，介绍系统体系结构、功能模块和相关技术，

的有效性和稳定性。

【关键词】数字化；图像修复；Criminisi算法1引言

通过对目前市场上关于修图软件的了解袁图像修复这一技术存在着很可观的前景袁虽然市面上的每一款修图软件都有其存在的优势袁但缺少独特的针对性袁几乎所有修图软件的功能都千篇一律的相似袁基本上针对于人物美化袁食物景色调色等等遥目前数字图像处理技术在航空航天方面尧通信方面尧遥感方面尧军事公安等方面都有非常广泛的应用遥所以袁将此技术实现的修图软件应用于艺术品修复尧相片修复尧特技图像制作尧博物馆及档案馆破损档案修复等领域袁具有很高的实用价值遥

图像修复算法具有代表性的是基于偏微分方程的图像润饰方法和基于纹理合成的图像修复方法遥图像润饰方法首先由Bertalmio[2]等人引入到数字图像袁使用基于偏微分方程的修复模型袁基于此思想的方法还有Chan[3]提出的整体变分模型以及基于曲率驱动扩散模型[3-5]等遥这些方法对有瑕疵的图像破损有较好的修复效果袁但修复较大区域效果模糊袁且对纹理较强的破损区域修复效果差遥基于纹理合成的图像修复是另外一种有效的图像修复方法遥国内外一些学者据此提出了一些相关算法[6-8]

遥陈永彬[6]等人利用小波变换进行图像修复袁但需要依赖图像分解尧结构修复及纹理合成这三种技术袁比较繁琐遥付绍春[7]等人利用邻域特性选择待修复样本块模板大小袁该算法对纹理部分修复较好袁但容易产生纹理重叠遥其中Criminisi[8]等人提出的算法在基于样本的纹理合成算法基础上再融合图像润饰结构扩散的特点袁修复效果较好遥为此袁设计了基于改进的Criminisi算法的文物图像虚拟修复系统袁该系统可以对数字化图像的文物进行虚拟修复袁对文物实体修复工作者起到指导作用袁既避免实物直接修复风险袁又节省大量人力财力遥

2算法介绍

Criminisi算法采用一种基于样图的纹理合成方法袁即复制图像源像素区域袁然后用重复的像素填充目标区域袁目标区域包含现有的纹理和结构信息遥通过改变像素填充顺序可以得到区域间的配置信息遥该算法的突出优点袁是解决了如何同时高效生成纹理和结构信息的问题遥

图1渊a冤显示的图像曰目标区域表示为赘袁轮廓线啄赘袁源区域为椎渊椎=I-赘冤遥图1渊b冤显示了在目标区域内沿着轮廓线的方形模板的默认尺寸为99大小遥中心点P位于轮廓线上遥模板应该包含合成像素的一部分遥模板中的每个像素都有一个颜色值和一个信任值遥信任值表示该点的填充状态袁其中1表示已填

充该值袁0表示未填充遥轮廓线上的每个模板都有一个临时优先权袁它决定了模板的填充顺序遥填充过程应沿着轮廓线线开始袁以确保结构信息能够首先生成遥初始化之后袁重复以下三个步骤袁直到填充完成遥

1冤优先权计算

优先权由两部分组成遥一部分是模板的数据值袁它反映了图像结构的信息强度袁保证了线性结构的优先合成遥另一部分是模板信任值袁它表明模板是充满了高可靠性的像素袁因为这个模板的优先权依赖于已知的像素遥这两部分相互制约遥

优先级计算采用以下公式院

P(p)=C(p)D(p)渊1冤

其中C(p)表示模板的信任值袁D(p)表示模板的数据值遥C(p)表示模板内像素点的信任值遥

(2)

(a)待修复图像(b)模板追p

(c)候选匹配块(d)更新模板追p

图1基于样本的图像润饰

公式2中袁c渊q冤表示像素q的像素值袁目标区域中每个点的值应该为0袁源区域中每个点的值为1遥|追p|是模板追p的面

Ip彝

积遥np是轮廓线在p点的单位法向量袁塄是在点p的等照度线的强度和方向遥公式表明袁含有大量填充像素的模板的信任

基于样图的图像虚拟修复算法研究（KC15SH073）基金项目：徐州科技局：徐州市科技计划项目，；徐州工程学院科研项目（XKY2015201）

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F福建电脑UJIANCOMPUTER值大袁可信度高遥有明显结构和突出线段的模板的数据值较大遥因此袁这些模板被优先填充遥具有大数据值的模板趋向于突出件保存的是图像修复到某一小块区域的修复效果袁供用户进行观察和分析使用遥

的线段袁而具有高信任值的模板则抑制线段的突出遥它们互相抑制袁2)互在优扩相散平衡遥

先纹权理计算和结之构后信袁根据息

优先权大小填充模板遥从源区域获取样本袁以确定模板的最佳匹配遥如图1渊c冤所示袁搜索整个已知信息区域袁以颜色平方差渊SSD冤的最小平方和来确定最佳匹配模板遥然后将相应的像素复制并填充到目标区域的模板中袁如图1渊d冤所示袁一次填充包括了纹理和形成的结构信息遥与传统的图像修复算法不同袁该算法通过对源区域的采样来传播信息遥这3)种方法可以防止大面积填充时的模糊现象随着更新模置板信内值

遥

剩余像素的填充完毕袁重新更新该模板内像素的置信值遥

3功能模块3.1工作流程

图2系统基本工作流程图

3.2本系统主要流程介绍

针对图像修复过程中可能出现的几种情况进行修图袁包括划痕修复尧文字去除尧破损修复尧污染修复以及大面VC++积修复袁通过对应当前应用比较广泛的图像修复算法袁通过用变成户通来过实现打开整软件个数字图像主界面袁修通复过系统打开遥

文件方式打开需要修复的图片渊注意院本软件只适用于文件扩展名为.bmp的图像文件袁要想修复其它类型的图像文件袁可先通过图像处理软件将其转换为文件扩展名为.bmp的图像文件遥冤软件通过算法进行计算并修复遥本软件界面所分的左右两个视图袁左视图用于显示欲修复的源图像袁右视图显示修复过程中的图像及最终修复图像遥用户可通过左右两个视图窗口观察图像修复前后的效果对比遥

图像修复过程中的每次处理结果均保存在指定的目录下袁这些处理结果均以图像文件的形式加以命名保存袁每个图像文

4系统界面4.1系统界面

图3图像修复时界面

图4图像修复后界面

图5图像修复运行时间

4.2修复图像对比图

(a)修复前(a)修复后（b）修复前（b）修复后渊下转第172页冤

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F福建电脑UJIANCOMPUTER响袁处于青春期的他们特别是自觉性差尧意志力薄弱的学生更容易受其影响遥很多学生及家长对网络会存在排斥心理袁野坏冶的东西一点都不许接触遥因此袁严重阻碍了学生接受新事物的适应力和求知欲的培养遥

增强学生的自主学习能力和自觉性是消除学生及家长对网络的排斥的重要途径遥使其明确学习的目的袁端正学习态度袁激发求知欲曰培养良好的学习兴趣并为学生营造一个好的学习环境袁让他们逐渐认识到网络对于自主学习的重要性袁学会一种好的学习方法袁获得通过网络进行学习的成就感遥家长在学生的网络学习中可扮演指导者和监督者的角色袁教会他们不应在无聊的信息上浪费精力和抵御网络上的不良诱惑遥

3慕课在农村中小学的实施措施

鉴于上述各种限制慕课在农村中小学中推广的现实因素袁本文拟提出一种折中的慕课推广方案袁即把慕课课程拿到课堂上袁在教师的带领下大家共同慕课袁是慕课与翻转课堂的合体遥此方案一方面可让学生更好的接触外面的世界袁缩小教育不公袁另一方面也可免除家长对网络给学生带来负面影响的忧患遥

与网络公开课只是简单的把老师上课的内容录下来放到网上去不一样袁慕课把一课的内容分解成若干个知识点袁每个知识点的视频长度在十分钟左右袁最适合学生的集中注意力的时间长度遥教师在讲解某个知识点的时候袁可把该知识点的视频反复播放袁直至学生真正完全掌握此知识点为止遥在遇到提问的时候袁教师可把视频暂停袁让班级的学生进行回答袁对于学生所答的答案正确与否先不给予评判袁而是继续听视频中对所提问题的讲解袁然后教师再针对班级学生的回答情况进行有针对性的深入讲解袁如此反复遥

对于视频后的随堂练习则是学生们重要的野练兵冶项目袁学生可独立完成袁也可小组讨论袁适当时候教师为学生提供个性化的辅导袁所有问题随堂解决遥在一定程度上提高了学生的课堂学习的积极性和参与度袁遇到问题可随时向老师或同学寻求解决办法曰与同学和教师的互动过程中也在创造一种合作的关系袁有助于提高学生的团队协作能力遥

4结语

尽管现阶段农村中小学还不具备大规模实施真正意义上的慕课的可行性袁但随着中国经济的全面发展和综合国力的整体提高袁慕课将被推广到全国每一个角落遥我们相信在不久的将来袁慕课终将在基础教育中发挥其应有的作用袁为基础教育做出应有的贡献遥

参考文献：

［M］［1］汤敏.慕课革命：互联网如何变革教育.北京：中信出版社，2005.1［2］冯骥才.冯骥才:不要认为农村的文明一定落后于城市的文明［EB/OL］.http://cn.chinagate.cn/news/2014-03/09/content_31725174.htm［3］全国人民代表大会常务委员会.中华人民共和国教师法［EB/OL］.http://old.moe.gov.cn/publicfiles/business/html-files/moe/moe_619/200407/1314.html

［4］麦海娟,麦海燕,岳丹丹.教育均衡视野下制约民族地区农村小学师［J］资建设的问题研究.内蒙古师范大学学报(教育科学版),2016,29(06):35-40.

作者简介：

汤漫，女，汉族，安徽蚌埠人，在职研究生。研究方向：学校心理健康教育。

（上接第29页）

图片编号

ba图像大小499*456320*240缺损像素42191037修复时间渊s冤

91参考文献：

（徐州市文物考古研究所）；［1］赵晓伟，主任、馆员，徐州博物馆［2］BertalmioM,SapiroG,CasellesV,etal.Imageinpainting［C］.//The

27thAnnualConferenceonComputerGraphicsandInteractiveTech-niques.NewYork,USA:ACMPress,2000:417-424;

［3］ChanTF,ShenJH.Non-textureinpaintingbycurvaturedrivendiffu-sions［J］.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,2001,12(4):436-449;［4］ChanTF,KangSH,ShenJH.Euler’selasticandcurvaturebasedin-painting［J］.SIAMJournalonAppliedMathematics,2002,63(2):564－592;［5］LiL,YuL.Nonlocalcurvature-drivendiffusionmodelforimagein-painting［C］//IEEEConferenceonInformationAssuranceandSecurity.Xi’An:IEEEComputerSocietyPress,2009:513-516.1;

张松，小波域图像块修复［J］［6］陈永彬，。数据采集与处理，2009,24(5):650-65；ChenYongbin,ZhangSong.ImageRepairingResearchBasedonBlock-by-Bl0ckinWaveletDomain［J］.JournalofDataAcquisition&

Processing,2009,24(5):650-654;

基于区域纹理合成的图像修补算法［J］［7］付绍春，楼顺天，，电子与信息学报,2009,31(6):1319-1322;FuShaochun,LouShuntian.RegionalTextureSynthesisBasedImageInpainting［J］.JournalofElectronics&In-formationTechnology,2009,31(6):1319-1322;

［8］CriminisiA,PerezP,ToyamaK.RegionfillingandObjectremovalbyexemplar-basedimageinpainting［J］.IEEETransactionsonImageProcess-ing,2004,13(9):1200-1212.

通过以上两组图片对比袁可以看出袁渊a冤图上有明显的裂痕

和破损痕迹袁通过此文物图像虚拟修复系统袁进行修复区域选定袁然后修复达到渊b冤图的效果遥可以看出袁修复后的图片很自然袁没有特别突出的修复痕迹袁基本上还原了图片原有的面貌遥所以袁数字化技术的文物图像虚拟修复系统在保护文物和珍贵文档方面具有很可观的前景遥

5结论

本文介绍了该软件的主要算法要要要Criminisi算法袁并对该算法做了详细说明袁包括计算优先级尧扩散纹理和结构信息尧更新置信值等遥另外袁本文还对软件的操作以流程图的方式做了详细解释袁并在此基础上附上图像修复界面图和图像修复前后对比袁可以更直观的看出运用改进后的Criminisi算法的优势遥所以袁软件测试结果表明袁使用改进后的算法与VC++6.0共同开发的基于数字化技术的文物图像虚拟修复系统软件袁更符合人们视觉系统特征和使用习惯遥但对于破损区域相对比较复杂,图像纹理较强的图片仍有不足之处,本文所介绍的算法依然有不足的方面袁在今后的研究工作中会着力解决该问题遥

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