本文關(guān)鍵詞： 敦煌壁畫 線描生成 壁畫層次結(jié)構(gòu) 壁畫缺失內(nèi)容　出處：《天津大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：在文化遺產(chǎn)的保護(hù)中，敦煌壁畫是一個引起大家注意的話題，而針對敦煌壁畫的線描生成，又是一種特殊的保護(hù)手段。本文提出了一種交互式敦煌壁畫線描生成框架，系統(tǒng)能在一定量的用戶指導(dǎo)下，將一張大區(qū)域受噪聲（損壞或缺失）影響的壁畫，生成對應(yīng)的壁畫線描圖，用以壁畫臨摹、識別和學(xué)習(xí)等多方面。 本文將壁畫線描生成的過程分為了三個階段，提出了一個完整的指導(dǎo)用戶進(jìn)行壁畫線描生成的框架，結(jié)合敦煌壁畫的特點完成壁畫線描生成的過程。 首先，本文定義了壁畫的結(jié)構(gòu)元素及其對于壁畫線描生成的重要性，采用圖像分割的技術(shù)提取壁畫的結(jié)構(gòu)信息，本文利用全局的gPb圖像分割技術(shù)抑制壁畫中的全局噪聲對于圖像分割的影響，在用戶的一定閾值控制下，得到由若干強弱不同的線條分割開的層次區(qū)域，對這些區(qū)域進(jìn)行顏色標(biāo)記得到完整的壁畫結(jié)構(gòu)信息，，作為下一個階段的指導(dǎo)。 其次，對于壁畫線條的提取本文采用了常見的邊緣檢測技術(shù)，為避免壁畫上噪聲的影響，首先對壁畫進(jìn)行了平滑處理，然后使用canny算子提取了壁畫的內(nèi)容線條。 最后，本文對于敦煌壁畫中常見的壁畫元素進(jìn)行二進(jìn)制特征描述符統(tǒng)計，并根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)建立了壁畫元素特征數(shù)據(jù)庫，對于用戶指定的缺失區(qū)域進(jìn)入該數(shù)據(jù)庫中按元素類別進(jìn)行查找，推薦出一定數(shù)量的匹配壁畫元素供用戶進(jìn)行替換。同時，本文也討論了對現(xiàn)有壁畫的拼接和矢量化微調(diào)的應(yīng)用，提供給用戶一定的修改空間。
[Abstract]:In the protection of cultural heritage, Dunhuang murals are a topic that attracts people's attention, but the line drawing of Dunhuang murals is also a special protection means. This paper proposes an interactive Dunhuang mural line drawing generation framework. Under the guidance of a certain number of users, the system can generate the corresponding line drawings of a large area mural affected by noise (damage or absence), which can be used to copy, identify and learn the murals. This paper divides the process of generating murals line drawing into three stages, and puts forward a complete frame to guide users to generate murals line drawing, and combines the characteristics of Dunhuang murals to complete the process of generating murals line drawing. First of all, this paper defines the structural elements of murals and their importance to the generation of murals line drawing, and uses the technology of image segmentation to extract the structural information of murals. In this paper, the global gPb image segmentation technique is used to suppress the influence of the global noise in the mural on image segmentation. Under the control of a certain threshold value of the user, the hierarchical region is obtained, which is divided by a number of strong or weak lines. Complete mural structure information is obtained by color marking of these areas as a guide for the next stage. Secondly, the common edge detection technique is used to extract the murals. In order to avoid the influence of the noise on the murals, the murals are smoothed first, and then the content-lines of the murals are extracted by canny operator. Finally, this paper makes the binary feature descriptor statistics of the common murals in Dunhuang murals, and establishes the mural element feature database according to the statistical data. A certain number of matching mural elements are recommended for the user to replace when the user-specified missing area is entered into the database by element category. At the same time, this paper also discusses the application of splicing and vectorization fine-tuning of the existing murals. Provides the user with certain modification space.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP391.41;K879.41

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1548653