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题名基于分块PCA与端元提取的壁画线条增强研究
被引量：4
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作者
毛锦程
吕书强
侯妙乐
汪万福
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机构
北京建筑大学测绘与城市空间信息学院
北京市建筑遗产精细重构与健康监测重点实验室
敦煌研究院保护研究所
国家古代壁画与土遗址保护工程技术研究中心
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出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期425-433,共9页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFB1402105)
北京市自然科学基金项目-市教委联合基金项目(KZ20211001621)。
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文摘
线状特征是壁画中的重要元素。然而受到自然及人为因素的影响,壁画的部分线条常常变得模糊,人眼难以辨别。因此,提出一种利用高光谱影像分块主成分分析(PCA)与端元提取相结合的线状特征增强方法。首先,利用支持向量机(SVM)对壁画的合成真彩色影像进行分类,根据分类结果得到壁画标签数据,实现高光谱影像同质区域的分块数据。其次,对各分块影像进行顶点成分分析(VCA)得到候选端元集,通过构造投影矩阵合并相似端元确定最终端元集。然后,利用非负最小二乘算法解混得到线条丰度图。最后,将分块PCA的第一主成分影像归一化后与线条丰度图进行波段加权平均获取线状特征增强影像,将其与合成真彩色影像进行HSV图像融合得到线状特征融合影像。以瞿昙寺壁画局部高光谱影像为例进行了验证,结果表明,该算法能增强壁画中的线状特征,且较PCA增强法效果更好。
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关键词
高光谱影像
线状特征
分块主成分分析
图像解混
壁画
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Keywords
hyperspectral image
linear feature
block principal component analysis
image unmixing
mural
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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