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        基于算子的麥積山石窟文物圖像銳化研究

        2020-10-22 08:04:28楊筱平張睿祥李志鋒劉京力劉蕓芳張利軍
        隴東學(xué)院學(xué)報(bào) 2020年5期

        楊筱平,張睿祥,王 鑫,李志鋒,劉京力,劉蕓芳,張利軍

        (1.天水師范學(xué)院 土木工程學(xué)院,甘肅 天水 741001;2.天水師范學(xué)院 化學(xué)工程與技術(shù)學(xué)院,甘肅 天水 741001;3.天水師范學(xué)院 電子信息與電氣工程學(xué)院,甘肅 天水 741001)

        通過對目標(biāo)圖像邊界的提取及分割,圖像銳化在實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對目標(biāo)區(qū)域識別的基礎(chǔ)上,基于對圖像的輪廓線、紋理和邊緣增強(qiáng)作用,使得圖像的質(zhì)量發(fā)生改變,最終實(shí)現(xiàn)模糊圖像的清晰化,產(chǎn)生更適合人觀察和識別的圖像。作為四大石窟之一的麥積山石窟文物壁畫紋理模糊,掉色嚴(yán)重,要采用近年來興起的計(jì)算機(jī)圖像修復(fù)算法對麥積山石窟壁畫數(shù)字圖像進(jìn)行修復(fù),首先要將其圖像銳化,使其紋理和輪廓變得清晰,顏色變得明亮,這樣才能保證準(zhǔn)確地識別圖像的有效信息,以便進(jìn)一步修復(fù)。

        非線性銳化濾波和線性銳化濾波是數(shù)字圖像銳化常用的兩種方法。非線性銳化濾波又包含roberts梯度算子、sobel梯度算子、prewitt梯度算子和laplacian算子四種[1]。本文用這四種算子對麥積山文物圖像進(jìn)行銳化處理,并對銳化結(jié)果進(jìn)行分析,探討它們的異同和優(yōu)缺點(diǎn)。

        1 線性銳化濾波

        線性銳化濾波方法采用3*3模板組建像素塊,其特點(diǎn)是中心像素系數(shù)值為正數(shù),其他像素系數(shù)值為負(fù)數(shù),9個(gè)像素系數(shù)值總和為0。典型系數(shù)模板如表1所示[1-2]。

        表1 線性銳化濾波器模板

        圖1(b)是對原圖(a)進(jìn)行灰度處理后的結(jié)果圖,其灰度圖像紋理輪廓仍然清晰。(c)圖是對(b)圖經(jīng)線性高通濾波銳化后的圖像,已變得模糊不清,原來白色像素變成黑色像素,原黑色輪廓線變成了白色不連續(xù)的,整個(gè)文物圖像紋理邊緣變得模糊雜亂,沒有達(dá)到銳化效果。

        圖1 麥積山文物圖像線性高通濾波銳化

        2 非線性銳化濾波

        非線性銳化濾波最常用的微分就是圖像沿某個(gè)方向上的灰度變化率,即函數(shù)的梯度增強(qiáng)圖像的輪廓線和細(xì)節(jié)。其定義為[1-2]:

        (1)

        梯度是一個(gè)矢量,就是用兩個(gè)模板分別沿和方向計(jì)算最大變化率方向,分別表示在某個(gè)像素點(diǎn)沿和方向的灰度變化率。

        2.1 Roberts算子

        Roberts算子是把灰度圖像沿對角線方向相鄰兩像素進(jìn)行卷積運(yùn)算,從而檢測出圖像邊緣。

        Roberts算子適合處理噪音比較低、邊緣紋理梯度比較大的圖像,其缺點(diǎn)是銳化后的圖像邊緣變得粗糙,從而使原有的圖像信息失真[3]。

        2.2 Sobel梯度算子

        該算子包含兩組3*3的矩陣,矩陣中的9個(gè)值和為0。兩個(gè)矩陣分別為橫向方向算子和縱向方向算子。用Sobel梯度算子對麥積山文物圖像進(jìn)行銳化,如圖2所示。

        圖2 麥積山文物圖像sobel算子銳化灰度圖

        通過比較發(fā)現(xiàn),sobel算子檢測的邊緣點(diǎn)較寬,邊緣輪廓較為清晰、連續(xù),邊緣方向信息較強(qiáng)。此算子也能,進(jìn)一步抑制噪聲對于像素位置的影響,同時(shí)對噪聲具有平滑作用。因此,此算子對麥積山文物銳化效果比圖1(c)更好。但是美中不足的是,sobel算子并沒有將圖像的目標(biāo)區(qū)域與背景嚴(yán)格區(qū)分出來。經(jīng)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),Sobel算子的優(yōu)點(diǎn),即具有平滑作用,能濾除一些噪聲,去掉部分偽邊緣;其缺點(diǎn)是可能平滑了真正的邊緣,邊緣定位精度不高。

        2.3 Prewitt梯度算子

        prewitt梯度算子法也稱為平均差分法,求其矩陣像素平均值能減少或消除噪聲。因此,先求平均,再求差分梯度。prewitt梯度算子3*3水平模板和垂直梯度模板如表2所示[4-7]。

        表2 prewitt模板

        (a)水平模板

        -101-101-101

        (b)垂直模板

        從圖3實(shí)驗(yàn)得知,prewitt算子銳化和Sobel算子都能抑制噪聲,并對噪聲有一定的平滑作用。但是,其通過八個(gè)方向模板對圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算,運(yùn)算量較大。

        圖3 麥積山文物圖像prewitt算子銳化灰度圖

        2.4 Laplacian算子

        Laplacian算子是一個(gè)具有一定線性和旋轉(zhuǎn)不變特性的標(biāo)量,它能檢測圖像邊緣細(xì)節(jié),但是容易產(chǎn)生虛假信息。其離散的二階偏微分行式為[1-2]:

        (2)

        (3)

        將公式(2)和(3)相加后,用于麥積山文物圖像銳化修復(fù)得到圖4(c)。從上述兩幅圖比較可知,(c)圖比(b)圖邊緣清晰,細(xì)節(jié)明顯,亮度增強(qiáng)。同時(shí)也很好地保留了文物圖像的背景色調(diào)。圖4(d)是用濾波后的三個(gè)分量對圖4(c)重建成彩色圖,它與圖4(a)差別較大,失真嚴(yán)重,但其紋理清晰,畫面人物表情更加逼真、細(xì)膩。

        圖4 麥積山文物圖像Laplacian算子銳化灰度及偽彩色處理圖

        圖5(b)及(b′)是利用Laplacian算子的二階微分性質(zhì)的突變特性對麥積山文物彩色圖像進(jìn)行處理達(dá)到銳化效果圖??梢钥闯觯瑘D5(b)邊緣細(xì)節(jié)清楚,輪廓更加明顯,畫面亮度增強(qiáng),并保留了文物圖像的背景色調(diào)。圖5(b′)整個(gè)畫面變得明亮、清晰,輪廓線更為清楚,破損區(qū)域和人為劃痕更為明顯。圖5(b)及5(b′)有利于進(jìn)一步修復(fù)處理和保存。

        圖5 麥積山文物圖像的Laplacian算子銳化圖

        2.5 實(shí)驗(yàn)分析

        從麥積山文物圖像銳化實(shí)驗(yàn)中,總結(jié)出四種算子的優(yōu)劣勢,便于進(jìn)一步研究文物圖像銳化修復(fù)。如表3所示[8-9]。

        表3 四種算子優(yōu)缺點(diǎn)對比

        3 結(jié)語

        圖像銳化處理包含Roberts梯度算子、Sobel梯度算子、Prewitt梯度算子和laplacian算子四種。用這四種算子對麥積山文物圖像進(jìn)行銳化處理,并對銳化結(jié)果進(jìn)行分析,探討了其異同和優(yōu)缺點(diǎn)。與其他算子相比,laplacian算子銳化效果較好,能使麥積山文物圖像的輪廓、紋理和邊緣線細(xì)節(jié)更加清晰,圖像畫面對比度更高,更適合人觀察和識別,也便于麥積山文物圖像后續(xù)的破損修復(fù)。

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