專利名稱：一種基于高光譜數(shù)據(jù)的壁畫底稿信息提取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種壁畫底稿信息提取方法，尤其涉及一種基于高光譜數(shù)據(jù)的壁畫底稿息提取方法。
背景技術(shù)：
壁畫是附著于古代建筑物上的彩色繪畫，主要用于裝飾建筑物，是反映古代人類社會生活、宗教信仰和藝術(shù)審美等歷史文化的重要物質(zhì)載體。壁畫從不同的角度展示了各個時期歷史文化與藝術(shù)的結(jié)合情況，而底稿是壁畫繪制過程中的首要信息，它描述了壁畫內(nèi)容的主要輪廓信息，充分反映了繪畫者的 初始繪制要義，展示了不同歷史時期的繪畫技法，因此提取壁畫的底稿信息有助于研究者深入探測早期藝術(shù)家們的歷史信息，深刻認(rèn)識歷史的發(fā)展軌跡和狀態(tài)。由于壁畫顏料及不同病害的覆蓋，壁畫底稿信息變得模糊甚至不可見，但是鑒于底稿信息繪制顏料的特殊性，可以通過特定波長下的光譜表現(xiàn)出來。例如，利用多光譜紫外熒光和紅外攝影技術(shù)采集壁畫信息，深入了解了壁畫的原始繪畫內(nèi)容等；或者，利用多光譜成像技術(shù)采集油畫的影像，提取了自然光條件下肉眼無法探測的底稿信息；又或者，通過獲取油畫的近紅外影像，對底稿線條進(jìn)行分類處理來確定繪制的工具；以及，采用高光譜成像技術(shù)獲取歷史文本，并根據(jù)不同墨水的波譜特性，提取了部分底稿文本信息。這些方法主要采用的是目視判別以及區(qū)域性分類手段來獲取壁畫的底稿信息，可直觀的獲取底稿信息，但較為費時費力，不利用實現(xiàn)壁畫底稿信息的自動化提取。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的弊端，提供一種基于高光譜數(shù)據(jù)的壁畫底稿信息提取方法。本發(fā)明所述的基于高光譜數(shù)據(jù)的壁畫底稿信息提取方法，包括如下步驟步驟一，選取預(yù)定區(qū)域的壁畫為樣本，并獲取該壁畫樣本的高光譜數(shù)據(jù)信息；步驟二，對上述高光譜數(shù)據(jù)信息進(jìn)行主成分分析，以獲取包含該高光譜數(shù)據(jù)信息中有效特征信息的主成分；其中，所述主成分為高光譜數(shù)據(jù)信息中各個波段的線性組合；步驟三，根據(jù)各個波段的權(quán)重值而選取出主成分中的特征波段，并由選取出的特征波段合成新的影像；步驟四，計算所述新的影像的像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)、以及壁畫的高光譜數(shù)據(jù)信息所包含的像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)，將所述壁畫對應(yīng)的像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)與所述新的影像的像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行比較并確定相似度，選取相似度超過設(shè)定閾值的壁畫的像元為壁畫的底稿像元。本發(fā)明所述的基于高光譜數(shù)據(jù)的壁畫底稿信息提取方法的步驟一中，選取表面質(zhì)地光滑平坦、和/或病害侵害程度低、和/或底稿為含碳顏料繪制的壁畫為樣本。本發(fā)明所述的基于高光譜數(shù)據(jù)的壁畫底稿信息提取方法的步驟二中，設(shè)X= (X1, X2,…，Χη)τ為高光譜數(shù)據(jù)信息的η維隨機(jī)向量，其中Xi = (Xil,Xi2,... ,Xin)T (i = 1,2,.· ,η)是第i個擁有η個指標(biāo)的樣本；X的均值向量為E(X) = μ，X的協(xié)方差為R(X) =V^O5則基于樣本協(xié)方差矩陣R提取主分量的過程如下求R矩陣的特征值及特征矢量，所求得特征值按降序排列為B1 ^ a2 ^ .彡an彡0，與其所對應(yīng)的特征矢量分別記為確定m個主分量y1; y2, · · · , ym ;其中只=zBfX, i = 1,2, . . . , m ;式中=Bi為由m個
主成分矢量βi構(gòu)成的主成分矢量矩陣。本發(fā)明所述的基于高光譜數(shù)據(jù)的壁畫底稿信息提取方法的步驟三中，所述各個波
段的權(quán)重值為預(yù)先設(shè)置；根據(jù)各個波段的權(quán)重值繪制權(quán)重值與波段對應(yīng)關(guān)系的曲線，該曲線的波峰及波谷部分所對應(yīng)的波段即為特征波段。本發(fā)明所述的基于高光譜數(shù)據(jù)的壁畫底稿信息提取方法中，將高光譜成像技術(shù)用于壁畫底稿信息提取，針對所獲取的高光譜影像數(shù)據(jù)量大，相鄰波段間相關(guān)性高的特點，先用主成分分析的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，再對特征波段進(jìn)行提取和分析，最后通過監(jiān)督分類對壁畫底稿信息進(jìn)行提取，能夠明顯提高底稿信息提取效率。


圖I為本發(fā)明所述基于高光譜數(shù)據(jù)的壁畫底稿信息提取方法的流程示意圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)說明，以令本領(lǐng)域技術(shù)人員參照說明書文字能夠據(jù)以實施。如圖I所示，本發(fā)明所述的基于高光譜數(shù)據(jù)的壁畫底稿信息提取方法，包括如下步驟步驟101，選取預(yù)定區(qū)域的壁畫為樣本，并獲取該壁畫樣本的高光譜數(shù)據(jù)信息。本步驟中，所述預(yù)定區(qū)域的壁畫的選取原則，可依下述進(jìn)行，即在選取過程中，首先應(yīng)選取表面質(zhì)地較為光滑平坦的壁畫，以減少因繪制基底起伏不平而帶來的數(shù)據(jù)誤差，同時便于后期的采集數(shù)據(jù)過程中壁畫各部分受光均勻；其次選取區(qū)的病害侵害程度應(yīng)較為輕微，嚴(yán)重的病害如地帳層脫落等使得底稿信息已經(jīng)消失，故無法進(jìn)行相關(guān)信息的探測；最后，壁畫的底稿信息應(yīng)盡可能為石墨等含碳顏料繪制而成，近紅外波段對該物質(zhì)具有較好的探測效果，有利于底稿信息的提取識別。本步驟中，獲取壁畫樣本的高光譜數(shù)據(jù)信息的設(shè)備可借助高分辨率小型CCD攝像機(jī)而實現(xiàn)。具體而言，即將壁畫置于正前方，在光源照射下，利用攝像機(jī)對壁畫進(jìn)行拍攝。該攝像機(jī)的光譜范圍為400 IOOOnm,共825個波段。所述攝像機(jī)連接計算機(jī)，已將拍攝的高光譜數(shù)據(jù)信息導(dǎo)入計算機(jī)。步驟102，對上述高光譜數(shù)據(jù)信息進(jìn)行主成分分析，以獲取包含該高光譜數(shù)據(jù)信息中有效特征信息的主成分；其中，所述主成分為高光譜數(shù)據(jù)信息中各個波段的線性組合。由于高光譜影像具有數(shù)據(jù)量大，相鄰波段相關(guān)性高的特點，導(dǎo)致數(shù)據(jù)在一定程度上反映的信息有所重疊。本實施例中采用主成分分析的方法對原始影像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮降維處理。主成分分析的基本原理是利用降維(線性變換)的思想，在損失很少信息的前提下把多個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個綜合指標(biāo)(主成分)，即每個主成分都是原始變量的線性組合，且各個主成分不相關(guān)。它的基本原理如下設(shè)有某個η維息體Μ，它的每個樣本皆是一個η維隨機(jī)向量的實現(xiàn)，即每個樣本都測得η個指標(biāo)，這η個指標(biāo)往往相互影響；而主成分分析方法則將這η個指標(biāo)合成為較少的幾個綜合指標(biāo)，這幾個綜合指標(biāo)充分反映原來η個指標(biāo)的信息，且它們彼此之間互不相關(guān)。X= (X1, X2，…，Χη)τ 為 η 維隨機(jī)向量，其中 Xi = (Xil, Xi2,. . . ,Xin)T(i = 1,2,..，η)是第i個擁有η個指標(biāo)的樣本。X的均值向量E (X) = μ ,X的協(xié)方差R(X) = V彡O?；跇颖緟f(xié)方差矩陣R提取主分量的基本過 程如下I)求R矩陣的特征值及特征矢量，所求得特征值按降序排列為B1 ^ a2 ^ .彡an彡0，與其所對應(yīng)的特征矢量分別記為β 1; β 2，. . .，β n。2)確定 m 個主分量 y1; J2, , ym。其中 Jii = 1,2, . . . , m,式中=Bi 為由m個主成分矢量I構(gòu)成的主成分矢量矩陣。上式建立了 m個線性組合，確定了 m個主分量Yi,并稱為由樣本協(xié)方差矩陣求得的主成分矢量。主成分分析構(gòu)成的m個主成分y1; y2，. . .，Yni滿足以下條件(I)各個主成分是相互正交，互不相關(guān)的；(2)每一個主成分均是原始波段的線性組合；(3)第一主成分包含最大的數(shù)據(jù)方差，第二主成分包含第二大的方差，以此類推，各個主成分包含的方差呈現(xiàn)遞減趨勢，而最后的主成分由于包含很小的方差，因此主要信息為噪聲。因此，根據(jù)各主成分方差的貢獻(xiàn)率大小來選擇包含主要壁畫特征信息的主成分影像，以選擇最適于提取壁畫底稿信息的主成分影像。該方法可將影像中具有相關(guān)性的多波段數(shù)據(jù)集中到完全獨立的較少的幾個波段上，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)向低維的壓縮。這樣既提取了有效的特征信息，又大大減少了數(shù)據(jù)的冗余。步驟103，根據(jù)各個波段的權(quán)重值而選取出主成分中的特征波段，并由選取出的特征波段合成新的影像。所述各個波段的權(quán)重值為預(yù)先設(shè)置；根據(jù)各個波段的權(quán)重值繪制權(quán)重值與波段對應(yīng)關(guān)系的曲線，該曲線的波峰及波谷部分所對應(yīng)的波段即為特征波段。通過前述主成分分析變換可以消除原始影像的各波段之間的相關(guān)性，從而去掉那些帶有較少信息的特征，這樣也就達(dá)到了降低空間維數(shù)的目的。為提高壁畫底稿信息提取的效率，還需進(jìn)行特征波段的選取。根據(jù)主成分分析滿足的條件可知每個主成分都是原始數(shù)據(jù)中各個波段的線性組合，而各個波段對該主成分的影響狀況可由其權(quán)重系數(shù)表征，在此，利用各個波段的權(quán)重系數(shù)繪制一曲線，對于該曲線來說，曲線中的波峰及波谷部分的波段對該曲線具有重要的影響作用，即這些波段對該主成分具有重要影響。因而可以選取線性組合中對主成分影響較大的波段作為特征波段，這些波段包含了該主成分中絕大多數(shù)的信息，通過合成新的影像，可實現(xiàn)利用少數(shù)波段展示原始影像主要特征信息的目的。步驟104，計算所述新的影像的像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)、以及壁畫的高光譜數(shù)據(jù)信息所包含的像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)，將所述壁畫對應(yīng)的像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)與所述新的影像的像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行比較并確定相似度，選取相似度超過設(shè)定閾值的壁畫的像元為壁畫的底稿像元。
為有效的提取高光譜影像中壁畫的底稿信息，本實施例采用監(jiān)督分類的方法對特征波段合成的新影像進(jìn)行處理。在該分類過程中，首先通過選取影像中可識別的底稿信息并建立相應(yīng)的模板，在建立相關(guān)的判定規(guī)則后，基于該模板利用計算機(jī)系統(tǒng)自動識別具有相同特性的像元，從而實現(xiàn)壁畫整體底稿信息的快速識別。在此過程中，選取可識別的底稿信息即選擇相應(yīng)的底稿感興趣區(qū)(也即前述的壁畫樣本區(qū)域)，該區(qū)域應(yīng)具有顯著的底稿信息特點，并且該區(qū)域內(nèi)的像元具有較為一致的空間特征，通過計算該區(qū)域的像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)并以此為評判基準(zhǔn)，根據(jù)選取的分類方法，建立相應(yīng)的判定規(guī)則后將高光譜影像中的像元與感興趣區(qū)的像元統(tǒng)計數(shù)值逐一對比，根據(jù)閾值判定各個像元的屬性，即是否為底稿像元，從而實現(xiàn)底稿信息的提取。本發(fā)明針對高光譜影像數(shù)據(jù)量大，冗余度高的特點，設(shè)計使用主成分分析方法對原始影像進(jìn)行處理，根據(jù)各主成分特征值和貢獻(xiàn)率，選擇第一主成分為研究對象，從海量數(shù)據(jù)中優(yōu)選出特征波段，為有效提取壁畫的底稿信息，對基于特征波段的影像進(jìn)行了分類處理。該方法不僅減少了數(shù)據(jù)量，縮短了底稿信息提取的時長，并且有效的提高了底稿信息提
取的精度。盡管本發(fā)明的實施方案已公開如上，但其并不僅僅限于說明書和實施方式中所列運用，它完全可以被適用于各種適合本發(fā)明的領(lǐng)域，對于熟悉本領(lǐng)域的人員而言，可容易地實現(xiàn)另外的修改，因此在不背離權(quán)利要求及等同范圍所限定的一般概念下，本發(fā)明并不限于特定的細(xì)節(jié)和這里示出與描述的圖例。
權(quán)利要求
1.一種基于高光譜數(shù)據(jù)的壁畫底稿信息提取方法，其特征在于，包括如下步驟 步驟一，選取預(yù)定區(qū)域的壁畫為樣本，并獲取該壁畫樣本的高光譜數(shù)據(jù)信息； 步驟二，對上述高光譜數(shù)據(jù)信息進(jìn)行主成分分析，以獲取包含該高光譜數(shù)據(jù)信息中有效特征信息的主成分；其中，所述主成分為高光譜數(shù)據(jù)信息中各個波段的線性組合； 步驟三，根據(jù)各個波段的權(quán)重值而選取出主成分中的特征波段，并由選取出的特征波段合成新的影像； 步驟四，計算所述新的影像的像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)、以及壁畫的高光譜數(shù)據(jù)信息所包含的像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)，將所述壁畫對應(yīng)的像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)與所述新的影像的像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行比較并確定相似度，選取相似度超過設(shè)定閾值的壁畫的像元為壁畫的底稿像元。
2.如權(quán)利要求I所述的壁畫底稿信息提取方法，其特征在于，所述步驟一中，選取表面質(zhì)地光滑平坦、和/或病害侵害程度低、和/或底稿為含碳顏料繪制的壁畫為樣本。
3.如權(quán)利要求I所述的壁畫底稿信息提取方法，其特征在于，所述步驟二中， 設(shè)X = (X1, X2, , Xn)τ為高光譜數(shù)據(jù)信息的η維隨機(jī)向量，其中Xi = (Xil, Xi2, ,Xin)T(i = 1，2，. .，η)是第i個擁有η個指標(biāo)的樣本；Χ的均值向量為E(X) = μ ,X的協(xié)方差為 R(X) =V^O5 則基于樣本協(xié)方差矩陣R提取主分量的過程如下 求R矩陣的特征值及特征矢量，所求得特征值按降序排列為B1 > a2 > . . . ^ an ^ O,與其所對應(yīng)的特征矢量分別記為β P β 2，. . .，β n ; 確定m個主分量y1; y2,... ,ym ;其中Jt =BfJC, i = 1,2, · · · , m ;式中=Bi為由m個主成分矢量β i構(gòu)成的主成分矢量矩陣。
4.如權(quán)利要求I所述的的壁畫底稿信息提取方法，其特征在于，所述步驟三中，所述各個波段的權(quán)重值為預(yù)先設(shè)置； 根據(jù)各個波段的權(quán)重值繪制權(quán)重值與波段對應(yīng)關(guān)系的曲線，該曲線的波峰及波谷部分所對應(yīng)的波段即為特征波段。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于高光譜數(shù)據(jù)的壁畫底稿信息提取方法，包括如下步驟選取預(yù)定區(qū)域的壁畫為樣本，并獲取該壁畫樣本的高光譜數(shù)據(jù)信息；對上述高光譜數(shù)據(jù)信息進(jìn)行主成分分析，以獲取包含該高光譜數(shù)據(jù)信息中有效特征信息的主成分；其中，所述主成分為高光譜數(shù)據(jù)信息中各個波段的線性組合；根據(jù)各個波段的權(quán)重值而選取出主成分中的特征波段，并由選取出的特征波段合成新的影像；計算所述新的影像的像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)、以及壁畫的高光譜數(shù)據(jù)信息所包含的像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)，將所述壁畫對應(yīng)的像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)與所述新的影像的像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行比較并確定相似度，選取相似度超過設(shè)定閾值的壁畫的像元為壁畫的底稿像元。
文檔編號G01N21/31GK102854147SQ20121028148
公開日2013年1月2日 申請日期2012年8月8日 優(yōu)先權(quán)日2012年8月8日
發(fā)明者侯妙樂, 吳育華, 胡云崗 申請人:北京建筑工程學(xué)院