修復是文物數(shù)字化保護的重要內容，該研究領域面臨大量的技術性工作，其中色彩復原是其重要研究分支。本書共7章內容：第1章為緒論，介紹色彩復原的研究意義及相關方法的研究現(xiàn)狀與發(fā)展動態(tài)；第2章論述文物色彩復原中，彩色參考圖像集建立過程的多因素定性決策問題，分析基于層次分析法的色彩復原層次結構模型；第3章研究由文檔處理領域過渡到圖像處理領域的詞袋模型在圖像分類技術上的應用；第4章介紹基于顏色特征和紋理特征的圖像檢索系統(tǒng)；第5章論述褪色文物表面圖像的色彩復原問題；第6章對彩色圖像質量評價的相關研究進行總結；第7章對多視角褪色紋理圖像色彩復原后的表面紋理重建進行論述。
本書內容翔實，可作為高校計算機及相關專業(yè)的研究生教材，亦可供計算機科學與技術、媒體制作等領域的科技工作者參考。
數(shù)字化色彩復原以彩色圖像處理技術為基礎，采用計算機虛擬現(xiàn)實方法，在不造成二次破壞的前提下實現(xiàn)褪色文物色彩的真實感重現(xiàn)，對現(xiàn)代考古、創(chuàng)新旅游、虛擬展示及褪色過程的反演模擬具有重要的現(xiàn)實意義。
建立彩色參考圖像集與褪色文物的匹配關系是文物數(shù)字化色彩復原的重要前提，圖像色彩復原技術是其重要技術支持，多視角透視配準是其實現(xiàn)保障。文物數(shù)字化色彩復原包括彩色參考圖像集模型的建立、色彩元素的特征提取、文物圖像分類、彩色參考圖像檢索、色彩復原方法以及彩色參考圖像與褪色文物模型的配準等內容。本書從褪色文物模型出發(fā)，對基于彩色參考圖像集的色彩復原方法進行論述，主要有以下6部分內容：
（1） 針對參考彩色圖像集建立過程的多因素定性決策問題，論述基于層次分析法的色彩復原層次結構模型。在層次分析法的基礎上，進行褪色文物相關色彩元素的知識發(fā)現(xiàn)。利用七步法建立以色彩損壞程度、文物歷史朝代、相關歷史事件、相關習俗及相關工藝五個主要影響因素作為準則層的層次模型。
（2） 研究由文檔處理領域過渡到圖像處理領域的詞袋模型在圖像分類技術上的應用。針對特征提取環(huán)節(jié)，討論改進的SURF描述子相較于傳統(tǒng)SIFT描述子的優(yōu)勢，這種方法可使視覺詞典的構造方法更加可靠有效。另外，還介紹了基于穩(wěn)定初值分布的KMeans聚類方法。
（3） 介紹基于顏色、形狀和紋理特征的圖像檢索系統(tǒng)�；陬伾卣鞯臋z索系統(tǒng)通過HSV顏色空間模型描述圖像顏色，用顏色矩表達圖像顏色特征，用曼哈頓距離進行相似性度量，用實驗數(shù)據(jù)驗證系統(tǒng)的可行性。基于形狀特征的圖像檢索系統(tǒng)，用Canny算子檢測圖像邊緣，通過形狀不變矩描述圖像的區(qū)域特征，結合二者提取圖像的形狀特征�；诩y理特征的圖像檢索系統(tǒng)，利用圖像的預分割技術，并基于傅里葉描述子提取圖像紋理特征。
（4） 研究褪色文物表面圖像的色彩復原問題。根據(jù)褪去色彩的灰度圖像對色彩復原問題進行描述，對顏色遷移技術中主要顏色空間的數(shù)學轉換關系進行分析。同時，介紹顏色遷移技術及相關算法，并在獨立成分分析基礎上介紹基于ICA的亮度距離與鄰域標準差的混合距離色彩復原算法。
（5） 研究色彩復原圖像的客觀質量評價指標，即彩色圖像質量評價方法。首先介紹人眼視覺系統(tǒng)的相關知識，以及幾種常用的彩色圖像質量評價方法。然后利用峰值信噪比提取亮度和色度的信息熵，經(jīng)過計算得出相應參數(shù)值，作為彩色圖像質量評價值。
（6） 研究多視角褪色紋理圖像色彩復原后的表面紋理重建�；跀z影測量學原理，利用相機標定技術，分析重建過程中的照片像點、相機光心及模型物點三者間的幾何關系。在分析由三點共線方程建立透視投影矩陣的基礎上，對表面重建的數(shù)學模型(即多視角透視投影方程組)進行計算, 并對相機標定技術的相關方法與研究現(xiàn)狀進行討論。用線性方程組的數(shù)值解法求解多視角透視投影方程組，并具體分析了線性方程組的數(shù)值解法。
本書每章均有小結并附有參考文獻，以便于參考查閱。
由于作者的理論水平和實踐經(jīng)驗有限，書中不妥與疏漏之處在所難免，敬請廣大讀者批評指正。
第1章 緒論 1
1.1 相關技術 1
1.2 國內外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)分析 2
1.2.1 彩色參考圖像集 2
1.2.2 圖像配準算法 3
1.2.3 圖像檢索技術 4
1.2.4 顏色遷移技術 6
本章小結 7
參考文獻 7
第2章 彩色參考圖像集的層次結構模型 10
2.1 AHP的相關研究 10
2.2 基于AHP的色彩復原層次結構模型 11
2.2.1 褪色文物相關色彩元素的知識發(fā)現(xiàn) 11
2.2.2 層次模型的建立過程 12
2.2.3 層次結構模型 12
2.2.4 AHP權重向量的計算 13
2.3 層次結構模型實驗 13
本章小結 15
參考文獻 16
第3章 文物圖像分類方法 18
3.1 分類方法與文物圖像 18
3.2 文物圖像分類技術 19
3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 20
3.2.2 深度學習模型 22
3.2.3 基于云計算的分類算法 23
3.2.4 支持向量機 24
3.3 基于SVM的彩色文物圖像分類 28
3.3.1 詞袋模型 28
3.3.2 SVM圖像分類方法 29
3.3.3 基于SVM的圖像分類體系結構 31
3.4 彩色文物圖像分類設計 32
3.4.1 SVM文物圖像分類 32
3.4.2 提取和選擇訓練圖像特征 33
3.5 彩色文物圖像分類實驗 36
3.5.1 實驗環(huán)境 36
3.5.2 實驗結果 40
本章小結 42
參考文獻 42
第4章 彩色參考圖像檢索方法 44
4.1 文物圖像檢索的關鍵技術 44
4.1.1 文物圖像特征的提取 45
4.1.2 基于特征的相似度匹配 47
4.1.3 圖像檢索的性能評價 48
4.2 基于顏色的文物圖像檢索 48
4.2.1 顏色模型及其轉換 48
4.2.2 顏色特征表達 54
4.2.3 基于顏色矩的文物圖像檢索 54
4.3 基于形狀的文物圖像檢索 56
4.3.1 邊緣檢測 56
4.3.2 形狀不變矩描述形狀區(qū)域特征 57
4.3.3 基于形狀不變矩的文物圖像檢索 58
4.4 基于紋理特征的圖像檢索 60
4.5 基于綜合特征的圖像檢索系統(tǒng)設計與實現(xiàn) 64
4.5.1 基于綜合特征的圖像檢索流程 64
4.5.2 系統(tǒng)功能模塊及檢索結果 65
本章小結 69
參考文獻 69
第5章 基于顏色遷移的色彩復原技術 71
5.1 文物的色彩復原 71
5.2 顏色空間的矩陣轉換 72
5.3 顏色遷移算法 73
5.4 關于獨立成分分析 75
5.4.1 ICA的發(fā)展 76
5.4.2 ICA介紹 76
5.4.3 ICA算法 77
5.4.4 ICA的應用領域 81
5.5 文物色彩復原中ICA技術的應用 82
5.5.1 ICA顏色遷移 83
5.5.2 褪色紋理特征提取方法 86
5.5.3 混合色彩距離 87
5.6 支持向量機在文物色彩復原中的應用 89
本章小結 98
參考文獻 98
第6章 色彩復原圖像的質量評價 100
6.1 圖像質量評價相關內容 100
6.1.1 圖像質量評價的研究介紹 101
6.1.2 圖像質量評價相關內容 104
6.1.3 質量評價的參數(shù)空間 106
6.2 圖像質量評價方法 107
6.2.1 圖像質量的主觀評價方法 107
6.2.2 傳統(tǒng)的圖像質量客觀評價方法 109
6.2.3 圖像質量評價新方法 111
6.3 彩色文物圖像復原的質量評價 123
6.3.1 人眼視覺彩色圖像質量參數(shù)分析 124
6.3.2 人眼視覺特征相關度彩色質量評價 127
6.3.3 關于色彩復原質量評價方法的性能 129
本章小結 130
參考文獻 131
第7章 基于共線方程的多視角透視配準 133
7.1 相機標定 133
7.1.1 問題描述 133
7.1.2 常用的相機標定方法 137
7.2 透視投影矩陣求解方法 138
7.3 顯著特征點列選主元消去法 140
7.3.1 非均勻多視角顯著特征點的選取 142
7.3.2 CMERF的求解過程 145
7.3.3 透視投影多視角表面紋理重建 145
7.4 老化模擬在模型真實感上的探討 146
7.4.1 老化模擬現(xiàn)象研究分析 146
7.4.2 色彩重建模型的老化模擬考慮 147
7.5 仿真驗證 147
7.5.1 非均勻多視角紋理采集 149
7.5.2 色彩復原 151
7.5.3 基于顯著特征點的紋理重建 153
7.5.4 重建后的彩色模型展示 154
本章小結 156
參考文獻 156
附錄 158
書單推薦
