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HASM:空间结构预测结合线描稿辅助引导下的敦煌壁画修复
1
作者
田彬
周颜林
+2 位作者
单宏全
杨利春
党建武
《电子科技大学学报》
北大核心
2025年第4期582-591,共10页
为解决敦煌壁画修复难的问题,尤其是对于洞窟顶部曲面壁画破损修复,提出了空间结构预测结合线描稿辅助引导下的敦煌壁画修复算法(HASM)。为突出壁画的空间结构,首次考虑壁画的空间结构以及洞窟曲面信息,采用线框解析器,引入了简约形式...
为解决敦煌壁画修复难的问题,尤其是对于洞窟顶部曲面壁画破损修复,提出了空间结构预测结合线描稿辅助引导下的敦煌壁画修复算法(HASM)。为突出壁画的空间结构,首次考虑壁画的空间结构以及洞窟曲面信息,采用线框解析器,引入了简约形式的4D几何向量空间来编码线框中的线段,提取线段并采用连接生成、匹配、验证算法,使用线段遮掩算法,结合空间结构预测模块和壁画边缘提取,并配合完整壁画线描稿数据集引导,设计了壁画图像的空间框辅助解析网络(L-HAT)。为减少修复过程中对壁画边缘信息的损失,引入空间结构注意力,设计了壁画修复模型。使得模型不仅可以修复平面破损,而且对破损面积较大的壁画依旧有较好的修复效果。实验结果表明,该模型较好地保留了修复过程中洞窟的结构信息,还原了洞窟曲面结构信息,解决了曲面洞窟壁画修复难的问题。
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关键词
敦煌壁画修复
几何向量编码
线段遮掩
空间解析网络
曲面
修复
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职称材料
多阶段堆叠融合下的敦煌壁画修复
被引量：
1
2
作者
邬开俊
单宏全
+2 位作者
田彬
俞天秀
周颜林
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期551-559,共9页
为解决敦煌破损壁画修复难的问题,提出一种多阶段堆叠融合下的壁画修复模型,在第一阶段进行粗修复以及最大化地进行所需特征信息的提取时采用Unet结构,为增强该阶段的修复效果,又加入对抗网络(LsGan);在第二阶段进行精细化修复,主要修...
为解决敦煌破损壁画修复难的问题,提出一种多阶段堆叠融合下的壁画修复模型,在第一阶段进行粗修复以及最大化地进行所需特征信息的提取时采用Unet结构,为增强该阶段的修复效果,又加入对抗网络(LsGan);在第二阶段进行精细化修复,主要修复纹理以及细化遮挡区域,引入多头连接和多尺度分支堆叠模块并对其进行改进,对壁画进行多阶段信息提取并对其进行融合;最后为了修复全局细节,采用大感受野的编解码器结构并且引入轻量级通用可视化(Mobile ViT)模块,同时分离了壁画图像的通道并进行分析,引入对通道不敏感的极化注意力。实验结果表明,该模型很好地解决了壁画纹理以及细节修复的难题,相较于所选修复算法最优数据,在掩码面积为5%~20%时,峰值信噪比提高了3.312,在掩码面积为5%~80%时,平均峰值信噪比提高了1.02。
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关键词
敦煌壁画修复
多阶段堆叠
大感受野
多头嵌套
多分支融合
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职称材料
联合门控注意力与残差密集Transformer的壁画修复算法
3
作者
刘仲民
刘洋
胡文瑾
《红外与激光工程》
2025年第8期283-296,共14页
针对敦煌壁画修复过程中存在的长程依赖关系建模不足、计算复杂度高,以及细节纹理失真和结构不连贯的问题,提出一种联合门控注意力与残差密集Transformer的壁画修复算法模型。首先,设计了一种聚焦线性注意力模块,通过泰勒展开式近似优...
针对敦煌壁画修复过程中存在的长程依赖关系建模不足、计算复杂度高,以及细节纹理失真和结构不连贯的问题,提出一种联合门控注意力与残差密集Transformer的壁画修复算法模型。首先,设计了一种聚焦线性注意力模块,通过泰勒展开式近似优化注意力机制中的指数运算,实现以较小的计算成本有效捕捉长程依赖关系;其次,在聚焦线性注意力中引入门控机制以关注空间与通道维度的有效特征信息,通过对掩码图的破损区域进行定位标记,避免无效信息干扰并保留细节纹理和结构的连续性;最后,在主干U-Net网络架构的中间层嵌入残差密集Transformer模块,通过残差密集连接获取多层级特征信息,确保不同层次之间的信息传递和保留细节纹理与结构。在敦煌壁画数据集上进行修复对比实验,结果表明该算法对于敦煌壁画细节修复和结构重建具有针对性,在结构连贯性和细节保真度上展现出显著优势,降低计算成本并有效捕捉像素间的长程依赖关系,主观评价更加接近真实以及客观评价指标均优于比较算法。
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关键词
敦煌壁画修复
聚焦注意力
门控机制
残差密集连接
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职称材料
题名
HASM:空间结构预测结合线描稿辅助引导下的敦煌壁画修复
1
作者
田彬
周颜林
单宏全
杨利春
党建武
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
敦煌研究院文物数字化研究所
兰州交通大学自动化与电气工程学院
兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室
出处
《电子科技大学学报》
北大核心
2025年第4期582-591,共10页
基金
国家自然科学基金(62067006,62367005)
甘肃省高校科研创新平台重大培育项目(2024CXPT-17)
中央引导地方科技发展资金(24ZYQA051)。
文摘
为解决敦煌壁画修复难的问题,尤其是对于洞窟顶部曲面壁画破损修复,提出了空间结构预测结合线描稿辅助引导下的敦煌壁画修复算法(HASM)。为突出壁画的空间结构,首次考虑壁画的空间结构以及洞窟曲面信息,采用线框解析器,引入了简约形式的4D几何向量空间来编码线框中的线段,提取线段并采用连接生成、匹配、验证算法,使用线段遮掩算法,结合空间结构预测模块和壁画边缘提取,并配合完整壁画线描稿数据集引导,设计了壁画图像的空间框辅助解析网络(L-HAT)。为减少修复过程中对壁画边缘信息的损失,引入空间结构注意力,设计了壁画修复模型。使得模型不仅可以修复平面破损,而且对破损面积较大的壁画依旧有较好的修复效果。实验结果表明,该模型较好地保留了修复过程中洞窟的结构信息,还原了洞窟曲面结构信息,解决了曲面洞窟壁画修复难的问题。
关键词
敦煌壁画修复
几何向量编码
线段遮掩
空间解析网络
曲面
修复
Keywords
Dunhuang mural restoration
geometric vector encoding
line segment masking
spatial resolution network
surface repair
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
多阶段堆叠融合下的敦煌壁画修复
被引量：
1
2
作者
邬开俊
单宏全
田彬
俞天秀
周颜林
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
敦煌研究院文物数字化研究所
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期551-559,共9页
基金
甘肃省自然科学基金(21JR7RA300)。
文摘
为解决敦煌破损壁画修复难的问题,提出一种多阶段堆叠融合下的壁画修复模型,在第一阶段进行粗修复以及最大化地进行所需特征信息的提取时采用Unet结构,为增强该阶段的修复效果,又加入对抗网络(LsGan);在第二阶段进行精细化修复,主要修复纹理以及细化遮挡区域,引入多头连接和多尺度分支堆叠模块并对其进行改进,对壁画进行多阶段信息提取并对其进行融合;最后为了修复全局细节,采用大感受野的编解码器结构并且引入轻量级通用可视化(Mobile ViT)模块,同时分离了壁画图像的通道并进行分析,引入对通道不敏感的极化注意力。实验结果表明,该模型很好地解决了壁画纹理以及细节修复的难题,相较于所选修复算法最优数据,在掩码面积为5%~20%时,峰值信噪比提高了3.312,在掩码面积为5%~80%时,平均峰值信噪比提高了1.02。
关键词
敦煌壁画修复
多阶段堆叠
大感受野
多头嵌套
多分支融合
Keywords
Dunhuang mural inpainting
multi-stage stacking
large sensory field
multi-head nesting
multi-branch fusion.
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
联合门控注意力与残差密集Transformer的壁画修复算法
3
作者
刘仲民
刘洋
胡文瑾
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处
《红外与激光工程》
2025年第8期283-296,共14页
基金
国家自然科学基金项目(62061042)
甘肃省自然科学基金项目(23JRRA796)。
文摘
针对敦煌壁画修复过程中存在的长程依赖关系建模不足、计算复杂度高,以及细节纹理失真和结构不连贯的问题,提出一种联合门控注意力与残差密集Transformer的壁画修复算法模型。首先,设计了一种聚焦线性注意力模块,通过泰勒展开式近似优化注意力机制中的指数运算,实现以较小的计算成本有效捕捉长程依赖关系;其次,在聚焦线性注意力中引入门控机制以关注空间与通道维度的有效特征信息,通过对掩码图的破损区域进行定位标记,避免无效信息干扰并保留细节纹理和结构的连续性;最后,在主干U-Net网络架构的中间层嵌入残差密集Transformer模块,通过残差密集连接获取多层级特征信息,确保不同层次之间的信息传递和保留细节纹理与结构。在敦煌壁画数据集上进行修复对比实验,结果表明该算法对于敦煌壁画细节修复和结构重建具有针对性,在结构连贯性和细节保真度上展现出显著优势,降低计算成本并有效捕捉像素间的长程依赖关系,主观评价更加接近真实以及客观评价指标均优于比较算法。
关键词
敦煌壁画修复
聚焦注意力
门控机制
残差密集连接
Keywords
Dunhuang mural restoration
focused attention
gated mechanism
residual dense connections
分类号
TP183 [自动化与计算机技术]
TN919.81 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
HASM:空间结构预测结合线描稿辅助引导下的敦煌壁画修复
田彬
周颜林
单宏全
杨利春
党建武
《电子科技大学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
多阶段堆叠融合下的敦煌壁画修复
邬开俊
单宏全
田彬
俞天秀
周颜林
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
联合门控注意力与残差密集Transformer的壁画修复算法
刘仲民
刘洋
胡文瑾
《红外与激光工程》
2025
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职称材料
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