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申请/专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所

摘要：本发明提供了一种大幅壁画图像的交互式拼接修复方法，用于解决目前壁画图像拼接存在的难以寻找精确的对应点以及拍摄的壁画图像上存在高光区域的技术问题。本发明的拼接修复方法为：将两幅壁画图像块重合区域的数据输入预训练的卷积神经网络中，预训练的卷积神经网络向两幅壁画图像块重合区域的每一个像素点都输出一个嵌入向量；计算一幅壁画图像块重合区域中所有像素点的嵌入向量与另一幅壁画图像块重合区域中所有像素点的嵌入向量之间的欧氏距离，从而获得两幅壁画图像块上相似程度较高的多组相似特征点；根据捕捉到的多组相似特征点，确定两幅壁画图像块拼接时的相对位置，快速精确地完成图像配准和图像融合，实现大幅壁画图像的拼接修复。

主权项：1.一种大幅壁画图像的交互式拼接修复方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，确定相邻两幅壁画图像块的重合区域；在拍摄的多幅壁画图像块中，选取任意两幅相邻的壁画图像块进行拼接，并选择两幅壁画图像块的重合区域；S2，捕捉相似特征点；S2.1，将两幅壁画图像块重合区域的数据输入预训练的卷积神经网络中，预训练的卷积神经网络向两幅壁画图像块重合区域的每一个像素点均输出一个嵌入向量；所述预训练的卷积神经网络包括按输入输出依次连接的卷积层conv180、卷积层conv90、卷积层conv64、全连接层fc2048、全连接层fc1024、全连接层fc512以及分类层；所述全连接层fc512输出的嵌入向量为信息载体；S2.2，计算一幅壁画图像块重合区域中所有像素点的嵌入向量与另一幅壁画图像块重合区域中所有像素点的嵌入向量之间的欧氏距离，并将计算的所有欧氏距离进行存储，得到存储列表；S2.3，将当前存储列表中的欧氏距离最小值对应的两幅壁画图像块重合区域中的像素点作为一组相似特征点；并从存储列表中删除该组相似特征点中任一相似特征点对应的所有欧式距离，得到新的存储列表；S2.4，将新的存储列表作为当前存储列表，并返回步骤S2.3，得到新的一组相似特征点，直至选出的相似特征点的组数达到设定阈值；S3，图像配准；根据步骤S2.4得到的多组相似特征点，确定两幅壁画图像块拼接时的相对位置，以完成图像配准；S4，图像融合；以图像配准时两幅壁画图像块的相似特征点作为基准点，进行图像融合，完成两幅壁画图像块的拼接；S5，判断所有壁画图像块是否均拼接完成，若是，则执行步骤S7，若否，则执行步骤S6；S6，将步骤S4拼接好的图像作为其中一幅壁画图像块，再选取与之相邻的一幅壁画图像块，然后选择两幅壁画图像块的重合区域，并返回步骤S2，直至所有的壁画图像块拼接完成；S7，对完成拼接的壁画图像进行高光修复；S7.1，选择拼接完成的壁画图像中的所有高光区域，并计算出所有高光区域中的高亮度像素；所述高亮度像素为高光区域中亮度最高的15％-30％像素；S7.2，在壁画图像中选取可以代表整个背景图像的部分背景图像，求出所选背景图像的像素均值，并将其作为背景向量；S7.3，将获得的背景向量融合进步骤S7.1中计算的高亮度像素中，以消除高光，完成大幅壁画的交互式拼接修复；步骤S7.3的具体表达式为：Xout＝αX+1-αB其中，Xout是融合后的像素，X是原像素，B是背景向量，α是融合系数。

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