基于频率谱变化量的唐卡图像特征提取与表示
图像处理中的图像特征提取方法与技巧
图像处理中的图像特征提取方法与技巧图像处理是一门研究数字图像的领域，其目标是通过一系列的处理步骤来改善图像的质量或提取出其中的有用信息。
其中，图像特征提取是图像处理中的重要环节之一。
本文将介绍一些常用的图像特征提取方法和技巧。
1. 灰度特征提取灰度特征提取是图像处理中最基本的特征提取方法之一。
通过将彩色图像转换为灰度图像，可以提取出图像的亮度信息。
常用的灰度特征包括图像的平均灰度值、灰度直方图、对比度等。
这些特征可以反映出图像的整体明暗程度和灰度分布情况，对于一些亮度信息相关的任务，如人脸识别、目标检测等，具有重要意义。
2. 形态学特征提取形态学特征提取通过对图像进行形态学运算，如腐蚀、膨胀、开闭运算等，来提取出图像的形态信息。
比如，利用腐蚀和膨胀运算可以提取出图像的边缘信息，通过开闭运算可以获取到图像的拐点信息和孤立点信息。
形态学特征提取在图像的边缘检测、形状分析等领域中得到广泛应用。
3. 纹理特征提取纹理特征提取是指从图像中提取出具有纹理信息的特征。
图像的纹理是指图像中像素之间的空间关系，比如纹理的平滑度、粗糙度、方向等。
常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差值矩阵（GLDM）等。
这些方法通过统计邻近像素之间的灰度差异来描述图像的纹理特征，对于物体识别、纹理分类等任务非常有用。
4. 频域特征提取频域特征提取是指通过对图像进行傅里叶变换或小波变换，从频域角度分析图像的特征。
对于傅里叶变换，可以得到图像的频谱图，从中提取出一些频域特征，如频谱能量、频谱密度等。
而小波变换则可以提取出图像的频率和幅度信息。
频域特征提取在图像压缩、图像识别等领域具有广泛应用。
5. 尺度空间特征提取尺度空间特征提取是指通过在不同的尺度下分析图像的特征，提取出图像的空间尺度信息。
常用的尺度空间特征提取方法包括拉普拉斯金字塔、高斯金字塔等。
这些方法可以从图像的多个尺度下提取出不同的特征，对于物体的尺度不变性分析、尺度空间关系分析等任务非常有用。
基于Hopfield神经网络的唐卡图像损伤区域的提取
检 测 、 区域分 裂合 并 等 。近年 来人 工神 经 网络 已
成 为 图像分 割 的研究 热点 。由于人工 神 经 网络 具有 较 强 的学 习能 力 和 自适 应 能 力 ， 此适 合 于解 决 背 因
景 知识不 清 楚 、 推理 规 则 不 明确 和 较 复杂 的分 类 问
上 可分 为边 界分 割 和区域 分 割两 大类 ＿。常用 的 彩 １ ＿ 色 图像 分割 方 法 主要有 聚类 法 ＿、 ２ 区域 生 长 ＿、 缘 ］ ３边 ＿
１ 基于 Ｈ Ｉ 彩空问的分割提取 策略 Ｓ色
许 多原 用 于 灰 度 图 像 分 割 的 方 法 并 不 适 合 于 直 接 分 割彩 色 图像 ， 但应 用 中可 对 彩 色 图像 各 分 量 进 行适 当组 合 ， 化 为灰 度 图 像后 再 进行 分 割 。 常 转 见 的Ｒ Ｂ 间依赖 于设 备 ， Ｇ 空 物理 意 义 十分 明确 ， 但其
维普资讯
第 ６卷
第 ６期
２０ ０ ６年 ３月
科 学
技 术
与
工 程
Ｖ １ Ｎｏ Ｍａ ． ２ ０ ｏ ．６ ．６ ｒ ０６
１７ — ８ ５ ２ ０ ） ６ ０ ０ － ４ ６ １ １ １ （０ ６ ０ －７ ６ ０
Ｓ ｉｎ ｅ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｇｎ ｅ ｉ ｇ ｃｅ ｃ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｄ Ｅｎ ｉ ｅ ｒ ｎ
摘பைடு நூலகம்
要
反 映 藏族 文化 艺术 特 色 的古 唐 卡 由于 自然 和 人 为 的 原 因有 些 遭 受 了不 同程 度 的损 伤 。针 对 唐 卡 画 面 颜 色脱 落 的 一 类
科研项目方案—基于深度学习的唐卡图像检索技术的研究
项目方案一、项目名称基于深度学习的唐卡图像检索技术的研究二、项目实施内容公司主营文化旅游产品在线设计系统开发、文化旅游数据库建设、文化旅游产品的互联网销售、文化旅游景区保护开发及建设、文化旅游资源推广、休闲观光服务、展览展示、艺术品经营、民族手工艺品生产销售及进出口业务。
本项目是针对海量图像数据中获取有用的图像信息，研究唐卡图像预处理、较少数据集训练及交互式检索方法等深度学习关键技术，具有重要的科研前瞻性和实际的应用创新性。
研究内容主要包括：（1）总结分析了当前图像检索技术的优缺点和深度学习在检索领域的最新研究的结果。
根据唐卡图像的特点，提出基于迁移学习的唐卡图像检索模型。
（2）对唐卡图像按照宗教礼仪和主体关系进行科学分类及数据集扩展，为深度学习提供了良好的训练数据集和精准的有监督学习标签。
本项目对原始图像进行增强和平滑处理，扩大了13倍的训练数据集。
（3）针对较小数据集容易过拟合问题，构建一种基于 AlexNet 的迁移学习模型。
与当前深度学习模型相比，迁移模型参数更少，有效的避免了在训练过程中的过拟合现象。
实验结果表明，这种学习方式与传统的AlexNet模型相比，提高了4.6倍的正确率。
（4）改进传统图像高级语义的提取方法，使用深度学习的思想获取图像的高级语义特征。
实验结果证明通过该方式提取图像语义和计算图像相似度可以达到百张图片0.9内秒完成。
（5）设计开发基于深度学习的唐卡图像检索系统。
该系统采用B/S 架构实现，该方式具有操作简单、容易上手、易扩展等特点。
三、项目完成指标系统功能指标：①采用迁移模型的思想构建基于AlexNet的迁移学习模型，尽可能的减少训练参数以达到解决过拟合的问题；②使用统计学的思想分析唐卡图像平滑和增强图像的识别率，找出最优解，根据最优解对检索图像进行平滑或者增强处理，以达到增加模型准确率的目的；③提取AlexNet第七层全连接层作为图像高级语义特征，使用余弦距离的方式计算检索图像的相似度，对余弦距离进行降序排序的方式展示检索到的唐卡图像。
基于深度神经网络的唐卡的色彩风格特征提取
Thangka, Deep Neural Network, Style Transfer, Feature Extraction
基于深度神经网络的唐卡的色彩风格特征 提取
钱潇驰，米书里
中国人民大学附属中学，北京
收稿日期：2019年11月2日；录用日期：2019年11月19日；发布日期：2019年11月26日
Figure 1. Colorful Thangka 图 1. 色彩丰富的唐卡
DOI: 10.12677/csa.2019.911238
2130
计算机科学与应用
钱潇驰，米书里
经取得了很大的研究成果，然而由于其博大精深、整体艺术特征复杂，对唐卡色彩的象征意义认识及其 风格艺术吸收利用仍然不够[1] [2]。
Received: Nov. 2nd, 2019; accepted: Nov. 19th, 2019; published: Nov. 26th, 2019
Abstract
Thangka is an art of decorative painting with religious themes. It emphasizes contrast in color, pays attention to rich colors, and pursues resplendent effects. These brilliant colors give people visual impact and spiritual shock. Its original mission is to serve religion, draw materials from scriptures, and become exquisite works of art through exquisite painting. The content, color, shape and many other aspects of Thangka also provide a variety of reference for today’s development of painting art, but it is profound and difficult to copy. Image style transfer refers to the generation of style transfer map with both content and artistic style features by using the given content map and style map. The deep learning technology based on neural network promotes the research of image style transfer. This paper analyzes the color features of Thangka with the help of the depth neural network method which is developing rapidly in the field of vision, and extracts the color features of Thangka, which provides a new method for the research of the overall style transfer of Thangka. Using this method to conduct experiment on image data, this method can realize all style transfer of Thangka efficiently, quickly and naturally.
基于代数特征的多光谱图像特征提取方法
・图像 与信 号处 理 ・
基 于代 数 特 征 的多 光 谱 图像 特 征 提 取 方 法
刘 松 涛 ， 常 春 ， 马新 星 ， 王赫 男
（ １ ．海军大连舰艇学 院信息作 战系 ， 辽宁 大连 １ １ ６ ０ １ ８； ２ ．海军航空工程学院控制工程系 ， 山东 烟 台 ２ ６ ４ ０ ０ １ ）
摘 要 ： 多光谱 图像 特征 提取 的好 坏直 接关 系着 目标 识别 算法 的复 杂程度 ， 也 影响 着最终 目标
识别 的 性能 。研 究 了一维 主成分 分 析 （ １ Ｄ Ｐ Ｃ Ａ） 、 二 维 主成 分 分 析 （ ２ Ｄ Ｐ Ｃ Ａ） 、 一维 奇 异 值 分 解
（ １ Ｄ Ｓ Ｖ Ｄ） 和 二维 奇异值 分 解 （ ２ Ｄ Ｓ Ｖ Ｄ） 等代 数特征 提取 方 法 ， 并用 这 些 方 法构 成 图像 识别 框 架 的特征 提取 部分 ， 通过 识别 率 的大小 来验证 是 否适合 于 多光谱 图像 特征 提取 。 实验结 果表 明 ： ① 与可 见光 图像 目标识 别相 比， Ｐ Ｃ Ａ和 Ｓ Ｖ Ｄ 特征 更 适 合 于红 外 图像 目标 识 别 ； ② 训练 样 本 分 类时， Ｐ Ｃ Ａ和 Ｓ Ｖ Ｄ特 征 的 识 别 性 能 改善 不 明 显 ； ③ 训练样本少 时， Ｓ Ｖ Ｄ 重 构 图像 、 ２ Ｄ Ｓ Ｖ Ｄ 和
MATLAB中的图像特征提取与描述方法
MATLAB中的图像特征提取与描述方法图像特征提取是计算机视觉和图像处理领域中一项重要的任务。
它的目标是从图像中提取出具有代表性的特征，这些特征可以用于图像分类、目标检测、图像匹配以及其他一系列图像相关的任务。
而在MATLAB中，有许多强大的工具和函数可用于实现图像特征提取。
在开始介绍MATLAB中的图像特征提取方法之前，我们先来了解一下图像特征是什么。
图像特征通常指的是图像中的可测量、可辨识的局部结构或模式。
这些特征可以是用于描述颜色、纹理、形状、边缘等图像的任何方面。
通过提取这些特征，我们可以将一个复杂的图像数据转化为一组具有代表性的向量或特征描述子，从而实现图像的定量化和比较。
在MATLAB中，图像特征提取的方法主要可以分为两类：基于像素级操作的方法和基于区域级操作的方法。
基于像素级操作的方法主要是通过处理像素的强度值或颜色值来提取特征，例如灰度直方图、颜色直方图、边缘信息等。
而基于区域级操作的方法则是通过将图像划分为小的区域，然后针对每个区域提取特征，例如纹理特征、形状特征等。
在实际应用中，常用的图像特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、方向梯度直方图（HOG）、局部二值模式（LBP）和尺度不变特征变换（SIFT）等。
这些方法都有其独特的特点和适用场景。
灰度共生矩阵（GLCM）是用于描述图像纹理特征的一种方法。
它通过考察图像中相邻像素的灰度值关系，计算得到一组统计特征，如能量、对比度、相关性和熵等。
这些特征可以用于图像分类和纹理分割等任务。
方向梯度直方图（HOG）是一种用于描述图像边缘特征的方法。
它通过计算图像每个像素点的梯度向量，并统计不同方向上的梯度强度，构成一个直方图。
这个直方图可以用于目标检测和行人识别等应用。
局部二值模式（LBP）是一种用于描述图像纹理特征的方法。
它通过将图像中的每个像素点与其周围像素点进行比较，并将比较结果编码为二进制数。
然后统计这些二进制数的分布情况，得到一个特征向量。
简述唐卡图像检索技术
一
、
系统基本结构
图２ Ｒ Ｇ Ｂ 颜色空间模型
图３ Ｈ Ｓ Ｖ颜色模型
唐卡图像检索系统基本结构包括 ：图像预处理模块 、提取图像特征 值模块 、 特征融合模块 、图像匹配模块 、检索优化模块，如下图 １ 。
（ ２ ） Ｈ Ｓ Ｖ颜色模型。Ｈ Ｓ Ｖ颜色模型用圆锥形坐标系 （ 图３ ） ，是一
合在一起作为检索条件 ，提高 了唐卡图像检索系统的效率 ，但是文献［ ２ ］ 没有描 述提取唐卡图像 纹理特征的方法 ，没有将唐卡图像的纹理 特征和 颜色特征 、形状特征进行融合 。本文作者研究了唐卡 图像的特征 ， 介绍 了唐卡图像检索系统结构 、检索系统的评价标准 ， 概括 了提取唐 卡图像 的颜色 、 纹理 、形状特征方法 ，最后指出唐卡图像检索技术存在的问题
种从人类视觉 的角度定义的颜色模 型 ， 将色彩空间分为色调 （ Ｈ） ，饱和
度 （ Ｓ ） 和亮度 （ Ｖ） 三个维度 ，通过 Ｈ 、Ｓ和 ｖ的组合可得到不 同的颜 色。色调 Ｈ表示光的颜色 ， 饱和度 Ｓ 表示彩色深浅度 ， 亮度 ｖ表示光的
明暗程度 。
瞿竺卜
窀 ｒ 嚣 藕 块 羹 一 一Ｉ ／ 一 一
化、去噪 、增强等操作，为提取图像的特征值做准备工作。 主要工作包含 ： １ ． 提取待检索 图像的特征值 ； ２ ． 提取 即将导人数据库的图
像的特征值。
唐卡图像颜色特征直方图表示公式 如下 ：
＂
Ｉ （ 七 ） ＝二 ＝ 主 ＿ ， ｋ＝０ ， １ ， ２ ， ……， 三一１ （ １ ）
族特色 的宗教艺术卷轴画 ，人们用彩缎装裱后悬挂用于供奉。唐卡艺术 品种繁 多，图像人物 画法复杂 、 颜色丰富 、色彩分布相对匀称。唐卡图
唐卡图像线条轮廓检索方法
唐卡图像线条轮廓检索方法薛茹;吴宗胜;邵美云【摘要】As more and more Thangka images in various media,effective retrieval becomes crucial to the Thangka image.A retrieval method is proposed for Thangka images.Firstly,the line drawing of the Thangka image is extracted from the original image.Then Gabor line features are extracted from the line drawing and stored into the feature database.Finally,the signature-quadratic-form-distance method is used to detect the similarity between Gabor line features of retrieval image line drawing and the feature database,which finding the similar images.The experiments demonstrate that the detection method has higher accuracy and better retrieval performance for Thangka images.%各种媒体中唐卡图像越来越普遍,有效地对唐卡图像进行检索变得至关重要.提出一种唐卡图像检索方法:首先提取唐卡图像的线条画,对线条画线条提取Gabor特征并存储在特征库中;用特征二次式距离的方法对待检索图像线条画的线条特征和特征库进行相似性检测,找出相似唐卡.实验证明该方法检测精确度较高,能较好地检索到唐卡图像.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2017(017)025【总页数】5页(P98-102)【关键词】内容检索;Gabor局部特征;特征二次式距离【作者】薛茹;吴宗胜;邵美云【作者单位】西藏民族大学信息工程学院,咸阳712082;西藏自治区光信息处理与可视化技术重点实验室,咸阳712082;西藏民族大学信息工程学院,咸阳712082;西藏民族大学信息工程学院,咸阳712082【正文语种】中文【中图分类】TP317.4基于内容的图像检索(content based image retrieval ,CBIR)是一种常用于从庞大的图像数据库检索图像的方法。
基于唐卡图像的线条画提取方法研究
基于唐卡图像的线条画提取方法研究薛茹;许立;胡永【摘要】唐卡以线条为骨架造型,是色彩和线条有机组合.唐卡图像的线条画提取旨在提取一组连贯、光滑、及具风格的线条,有效地捕获和传达唐卡的轮廓信息.以有限的信息量展现唐卡的内容,赋予唐卡另外一种艺术展现形式.本文针对唐卡图像特点提出其线条画提取方法.首先,根据唐卡色彩鲜明的特点,提取RGB颜色空间三个通道梯度向量并进行融合;然后,用边缘切向流方法构造一个光滑的方向场,保留了突出的图像特征.最后,通过基于流的高斯差分滤波方法提取连贯一致的线条,同时有效地抑制噪声干扰.实验证明该方法简单,容易实现,能有效提取唐卡图像线条.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2014(014)016【总页数】6页(P107-111,118)【关键词】非真实感绘制;线条画;边缘切向流;基于流的高斯差分滤波【作者】薛茹;许立;胡永【作者单位】西藏民族学院信息工程学院,咸阳710082;长安大学信息工程学院,西安710064;西藏民族学院信息工程学院,咸阳710082;西藏民族学院信息工程学院,咸阳710082【正文语种】中文【中图分类】TP317.4线条画是最简单和最古老的视觉传达手段，它使用最少的数据(线条)，能有效地将对象的轮廓传达给观察者，它比真图像更能传递信息和辨别目标;同时，基于线条的对象表示无论是从时间和存储空间上，都为后续的数据处理提供了便利。
作为抽象形状可视化的工具，线条画最终属于非真实感绘制(non-photorealistic rendering，NPR)范围。
线条画由于其自带的优点，在最近几年研究的NPR技术中吸引了大量的注意力。
图像的线条画更注重视觉交流和数据精简，其注重提取和转换图像的重要特征，尽可能降低不重要的细节的干扰。
形状和颜色是线条画绘制过程中两个最重要的特点，现有的方法主要集中在解决这两个问题的线条画和区域平滑问题上。
文献［1］用Canny边界检测算子产生线条画，用均值滤波进行区域平滑，从而获得卡通图像的抽象画。
基于特征融合的唐卡图像检索技术研究
１ 唐 卡 图像 颜 色特 征提 取
特性。 计算粗糙度 的步骤如下：
第一步： 计算大小为 × 的图像中活动窗口中像素 的平均
１ ． １ Ｒ Ｇ Ｂ 颜色模型
Ｒ Ｇ Ｂ 颜色模 型是最常用 的颜色模型 ， 用 由Ｒ（ 红） 、 Ｇ（ 绿） 、 Ｂ（ 蓝） 三个分 量组成 的三 维空间 中的点来表 示一种颜色 ， 所 有颜色都 可以由Ｒ 、 Ｇ 、 Ｂ 三个 变量 组合而成 ， 三个分量取值 范围 为ｏ ￣ ｌ 。 原点 （ ０ ， ０ ， ０ ） 代表 黑色 ， 点（ １ ， １ ， １ ） 代 表 白色 ， 从 黑色 到白色的对角线是 图像的一条灰色 线。
Ｅ ｋ
，
种方法 。 颜色直方 图公式 ： Ｉ （ ， ｋ＝０ ， ｌ ， ２ ， － ． …， Ｌ－ｌ （ １ ）
（ ， ） ＝ ｌ 口 （ ， Ｙ ＋ ２ 一 ） 一 口 （ ， Ｙ 一 ２ 一 ） Ｉ 、 。
第三 步： 取 水平方 向上 和垂 直方 向上平均 强度 差值 最大 者， 并作为当前像素的领域均值差 值。
其 中Ｑ （ ｉ ） 表示 待检测 图像 的颜色 直方 图中第ｉ 个柱 的值 ， Ｋ （ ｉ ） 表示提取图像库中图像的颜 色直方图中第ｉ 个颜色柱的值 ，
Ｌ 柱 的个数， ｗ （ ｉ ） 表 示权重。
２ 唐卡图像纹理特征
纹理指从整体上看表面呈现 出某种规律， 可以看成相 同的
表面组成 ， 但 从局部上看 表面呈现 出杂乱无序 。 纹 理也可理 解
Ｉ 『 Ｄ＝ 、 ¨ ／ ∑ ｗ （ ｆ ） × ［ Ｑ （ ｆ ） 一 Ｋ （ ｆ ） ］
ｌ
１ ｗ （ ｆ Ｊ １ ｆ Ｏ （ ｉ ） （ Ｏ （ ｉ ） 或Ｋ （ ｉ ） ＞ ０ ） Ｉ （ Ｑ（ ｉ ） 或 Ｋ（ ｉ ） ：ｏ）
基于DenseNet的唐卡图像分类
基于DenseNet的唐卡图像分类曾富亮;胡文瑾;何国源;薛盼盼【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2022(45)6【摘要】针对DenseNet采用ReLU函数在特征传播过程中存在丢失图像的负特征问题,文中提出一种改进的DenseNet方法。
首先,为了解决样本数据集少而产生的问题,采用数据增强方法中的图像翻转、旋转和随机裁剪方法来增加数据集;其次,利用Leaky ReLU函数不会丢失图像负特征的特性来代替ReLU函数,在反向传播时增加传播的负特征,并采用迁移学习的基于微调网络的技术进行训练从而防止过拟合。
迁移学习是运用神经网络在大型数据集ImageNet上训练好的参数权重在小数据集上进行网络训练,再把原神经网络的全连接层改为小数据集需要的层。
最后对唐卡图像进行分类。
实验结果表明:改进的DenseNet取得了较好的性能,比DenseNet性能提高了1.1%;与VGG16、ResNet50和InceptionV3等其他卷积神经网络相比,改进的DenseNet对唐卡图像分类效果良好。
【总页数】5页(P153-157)【作者】曾富亮;胡文瑾;何国源;薛盼盼【作者单位】西北民族大学数学与计算机科学学院;西北民族大学中国民族信息研究院;教育部民族语言与信息技术重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TN911.73-34;TP391-41【相关文献】1.基于多尺度感知DenseNet的贝类图像分类2.基于DenseNet-Attention模型的高光谱图像分类3.基于DenseNet-Attention模型的高光谱图像分类4.基于DenseNet-Attention模型的高光谱图像分类5.基于DenseNet和ResNet融合的发动机孔探图像分类研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于小波变换的藏族唐卡图像压缩技术研究
小波变换是从短时傅立叶变换发展起来的，它继承和发展 了短时傅立叶局部变换的先进思想。该变换提供了一个随着 频率改变的“时间—频率”窗口，是对图像信号进行时频分析和 处理的理想工具。该变换克服了窗口大小不随频率变化的重 要缺点，在时域与频域两个方面都具有表征信号局部特征的强 大能力，是一种较好的时频局部化处理分析方法。
在连续型小波变换中，令 a=2-m，b=n2-m，n，k ∈Z，则离散二 进小波为：
ϕm,n ( K ) = 2m 2 ϕ( 2m k - n )其中 m,n,k∈Z
∑ 假设 f(t)离散后为 f(k),k∈Z,且 f(k)∈L2(Z),即 |f ( K ) |2 < ∞， K∈Z
则 f(k)的离散二进小波变换为：
对唐卡图像原始资料进行采用数字化技术处理后，由于其 色彩鲜艳，线条细腻，品类又繁多，占用存储空间较大，这对庞 大的图像数据进行存储和传输都是非常困难的，因此对唐卡图 像占用空间进行压缩是非常必要的。对此本文将小波变换技 术与 MatLab 小波工具箱结合起来，实现了对真彩色图像和伪 彩色图像的分解与重构，保证解压后图像分辨率与重构仿真率 足够高以及色彩不被损坏，压缩后的图像存储空间小、网络传 输速度快，这对藏族唐卡的传承与保护具有重要的意义。
基于小波变换的藏族唐卡图像压缩技术研究
王得芳
(青海师范大学 计算机学院，青海 西宁 810008)
摘要：该文主要研究基于小波变换的藏族唐卡图像分解与重构的具体方法，分析了唐卡图像分解与重构的基本原理，运用 MatLab 小波分析工具箱来实现对色彩丰富的唐卡图像压缩，并进行了效果分析。实验证明使用该技术压缩比较高，压缩 后图像质量较好，可以使唐卡得到更好的传承与保护。
定义如下形式的
基于GAN的唐卡图像修复算法研究与系统实现
基于GAN的唐卡图像修复算法研究与系统实现基于GAN的唐卡图像修复算法研究与系统实现一、引言唐卡是中国传统艺术形式之一，为佛教艺术的重要组成部分。
然而，由于唐卡绘制材料的特殊性以及历史上的损耗，很多唐卡作品已经出现了各种问题，如图像褪色、断裂、污损等。
为了保护和修复唐卡作品，研究人员开始探索利用计算机技术进行唐卡图像修复。
本文将介绍基于生成对抗网络（GAN）的唐卡图像修复算法研究与系统实现。
二、相关工作在唐卡图像修复方面的研究中，传统的图像修复方法主要依赖于人工处理，耗时且效果有限。
近年来，深度学习技术的快速发展为唐卡图像修复提供了新的解决方案。
其中，生成对抗网络作为一种强大的图像生成技术，被广泛应用于图像修复领域。
三、GAN原理与唐卡图像修复算法生成对抗网络（GAN）由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成。
生成器负责生成修复后的图像，而判别器则负责区分生成的图像与原始图像之间的差异。
通过反复训练和优化，生成器不断提高修复后图像的质量，使其与原始图像更加接近。
基于GAN的唐卡图像修复算法的具体步骤如下：1. 数据准备：收集一定数量的唐卡图像样本，并使用传统图像处理方法对其进行预处理，去除噪声、调整亮度和对比度等。
2. 模型训练：使用预处理后的样本数据训练生成器和判别器的参数。
生成器通过生成修复后的图像，判别器通过对比修复后的图像与原始图像进行评估。
3. 优化迭代：通过交替训练生成器和判别器，不断更新参数，直到生成器生成的修复后图像与原始图像效果接近为止。
4. 修复效果评估：使用评价指标对生成器生成的修复后图像进行定量评估，如峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）和结构相似性指标（Structural Similarity Index，SSIM）等。
5. 图像后处理：对生成的修复后图像进行一些后处理操作，如平滑处理、边缘增强等，以提高修复效果。
基于多特征融合的唐卡图像法器识别方法
基于多特征融合的唐卡图像法器识别方法
王铁君;王维兰
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2016(042)003
【摘要】唐卡图像具有内容丰富、画面复杂、色彩表现层次多等特点,但部分图像存在破损残缺、清晰度不高的不足.为此,提出一种融合Hu矩和局部二进制模式的图像特征提取方法,提高目标图像的特征表现程度,并在此基础上给出一种改进的基于距离密度的K最近邻分类算法,该算法待测样本所属的类别与其周围邻近点的类别最相关,且距离越近,相关度越高.实验结果表明,与传统的kNN、神经网络和神经网络集成方法相比,该方法对唐卡图像中的法器对象具有更高的识别正确率,能有效实现唐卡图像中法器对象的分类识别.
【总页数】7页(P198-203,207)
【作者】王铁君;王维兰
【作者单位】西北民族大学数学与计算机科学学院,兰州730030;西北民族大学数学与计算机科学学院,兰州730030
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于多特征融合和稀疏表示的农业害虫图像识别方法 [J], 张永玲;姜梦洲;俞佩仕;姚青;杨保军;唐健
2.唐卡图像法器的分类及其特性研究 [J], 罗桑开珠
3.基于多特征融合的深层网络图像语义识别方法 [J], 王哲; 杨鹏飞; 杨雅茹; 姚蓉; 杨雄; 李海芳
4.基于多特征融合的健美操运动员足迹图像识别方法 [J], 韩野
5.基于多特征融合技术的文物图像识别方法研究 [J], 曲爱妍;马乐军
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一种基于形态成分分析的唐卡图像修复算法
一种基于形态成分分析的唐卡图像修复算法刘仲民;胡文瑾;李战明【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2014(000)001【摘要】In the context of inpainting based on Morphological Component Analysis(MCA), the imposition of a total variation penalty is useful, particularly well in recovering piecewise smooth objects, but easy to produce staircase. A new image inpainting method based on morphological component analysis is proposed. The proposed algorithm utilizes p-Laplace operator in the information spread not only along the edge direction, but also in gradient direction, which not only preserves edge, but also avoids staircase in the smooth area, and at the same time, the result is also less sensitive to noise. Experimental results for Tangka image which contains scratch and block loss show that the proposed method achieves better inpainting effect.%基于形态成分分析的图像修复算法，通过增加全变分的方式，使得有毛糙边缘的分段光滑图像恢复效果较好，但易产生阶梯效应。
图像特征提取总结
图像常见特征提取方法简介常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。
一、颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。
一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。
由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。
另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。
颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。
（二）常用的特征提取与匹配方法（1）颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。
其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。
最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。
颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。
（2）颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。
颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RG B颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。
然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。
在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。
此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。