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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于视觉的敦煌残卷缀合数据集构建及增强方法，对由于相机拍摄尺寸受限从而对敦煌残卷图像切分拍摄的情况进行拼接，使其还原为长卷图像，对同一馆藏编号中对应多个碎片的情况进行手动切分，重新编号；对彩色碎片根据提供的标准色卡进行色彩矫正，对灰度碎片进行灰度值拉伸，对所有提供比例尺的碎片进行尺度归一化，保证所有碎片大小保持在同一尺度下；通过图像二值化方法提取预处理碎片的黑白掩膜，进而得到最外围边缘；通过传统几何变换法、基于边缘特点的局部随机法、仿真模拟撕碎法以及基于扩散模型的提示学习法进行数据增强。本发明实现数据预处理的全自动化，并借助各种数据增强方法，进一步提升数据集的鲁棒性和多样性。
主权项：1.一种基于视觉的敦煌残卷缀合数据集构建及增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取敦煌残卷图像，将敦煌残卷图像中的小碎片进行还原，得到与小碎片对应的碎片，并对碎片进行重新编号；S2.对每个重新编号后的碎片进行预处理，所述预处理包括对彩色碎片的色彩校正、对灰度碎片的灰度值拉伸以及对所有提供比例尺的碎片进行尺度归一化；S3.对预处理后的碎片进行轮廓提取，得到预处理后碎片的掩膜和边缘；S4.采用几何变换法对获得的掩膜进行数据增强，保存几何变换后的掩膜并生成几何变换数据集；S5.采用基于边缘特点的局部随机法对获得的掩膜进行数据增强，保存通过局部随机法处理后的掩膜并生成局部随机数据集；S6.采用仿真模拟撕碎法对获得的边缘进行数据增强，保存通过仿真模拟撕碎法处理的新碎片并生成敦煌残卷仿真撕碎数据集；S7.采用基于扩散模型的提示学习法对获得的掩膜及边缘进行数据增强，保存通过提示学习法处理的新掩膜及新边缘并生成提示学习数据集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于视觉的敦煌残卷缀合数据集构建及增强方法
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