【技术实现步骤摘要】
改进损失函数SinGAN的墓室壁画分块间缺失信息的重建方法
本专利技术属于数字图像修复领域，涉及一种改进损失函数SinGAN的墓室壁画分块间缺失信息的重建方法。
技术介绍
墓室壁画对我国古代史和艺术史有着双重重要的意义，它真实地反映了古代中国人的生活状况、社会风尚和艺术趣味,同时也反映了人们的宗教信仰、丧葬文化等诸多方面的状况。由于墓室壁画与殿堂壁画与石窟寺壁画不同，其深埋地下数千年，未挖掘之前完全是密闭的空间，残留信息可靠性强。且墓室壁画幅面较大，以章怀太子墓马球图为例：壁画长近7米高3米。在上世纪七八十年代的考古挖掘条件下，只能采取分块揭取的方式。这就产生了大量分块保存的珍贵墓室壁画，而揭取的过程也让壁画产生了块间信息缺失，影响整幅壁画的连贯性与完整性。目前计算机辅助古代壁画进行数字信息修复的方法digitalImageinpaiting是通过检索图像信息缺失区域的边缘，利用图像残存信息从边缘扩散并填充到缺损区域内部，如剥洋葱般层层填补信息空洞，最终完成壁画信息的重建。此类技术主要从两个技术方向来完成，一方面是基...
【技术保护点】
1.一种改进损失函数SinGAN的墓室壁画分块间缺失信息的重建方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)对墓道中分块挖掘的一幅壁画的多个分块进行图像采集，获取壁画分块图像，对壁画分块图像添加掩码后进行min-max标准化，再通过标准化后的壁画分块图像构建图像集，将该图像集作为SinGAN生成壁画间外延性信息的训练集；/n2)构建基于SinGAN且包含5个尺度的生成器及判别器的生成网络，并增加重构损失L
【技术特征摘要】
1.一种改进损失函数SinGAN的墓室壁画分块间缺失信息的重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)对墓道中分块挖掘的一幅壁画的多个分块进行图像采集，获取壁画分块图像，对壁画分块图像添加掩码后进行min-max标准化，再通过标准化后的壁画分块图像构建图像集，将该图像集作为SinGAN生成壁画间外延性信息的训练集；
2)构建基于SinGAN且包含5个尺度的生成器及判别器的生成网络，并增加重构损失Lrec、像素重建损失及纹理损失Ltexture的损失函数；
3)取壁画集中的任一一幅壁画分块图像Ir，再对其进行下采样为{Ir0,Ir1,Ir2,Ir3,Ir4}，其中，Im4为掩膜后下采样4次的壁画；
4)向生成器的最底层输入Im4，经生成器G4生成外延性壁画G4(Im4)，将G4(Im4)与Ir4输入到判别器D4进行比较判别，并根据损失函数更新该层的权重参数；
5)重复步骤4)，得生成器中各层的权重参数；
6)利用训练集及判别器对生成器进行训练，使得生成器与判别器达到纳什均衡，然后利用训练后的生成器进行墓室壁画分块间缺失信息的重构。
2.根据权力要求1所述的改进损失函数SinGAN的墓室壁画分块间缺失信息的重建方法，其特征在于，采用像素重建损失，以捕捉壁画生成区域周边的整体像素信息，即
其中，M为二进制掩码，Irn为真实数据的下采样壁画，Gn为生成网络生成的壁画图片，为壁画像素乘法；
利用Gram矩阵设计纹理损失，即
其中，G为Gram矩阵，ln为真实壁画图像Irn通过多尺度生成器第n层的输出，In为多尺度生成器Gn生成的壁画，g表示生成网络；
设计重构损失为：
Lrec＝||Gn(Noize+Imn)-Irn||2(4)
其中，Gn为多尺度生成器的第n层，...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴萌，任义，王姣，高怡宁，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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