一种基于全局字典特征的古代壁画病害标识方法

摘要

本发明公开了一种基于全局字典特征的古代壁画病害标识方法，所述方法包括以下步骤：使用字典训练方法对原始壁画图像，根据事先标识的真值图像，由病害区域和非病害区域使用在线字典学方法，分别训练出病害字典与非病害字典；使用超像素方法对目标图像进行超像素化；建立贝叶斯模型对每个超像素块标识。本发明提出的使用超像素和稀疏编码能够更加快速有效的进行图像分割。在古代壁画图像的病害分割中，使用相同的贝叶斯模型，基于超像素的稀疏编码能够使算法运行速度提高10³倍，接近实时分割。

主权项

一种基于全局字典特征的古代壁画病害标识方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：使用字典训练方法对原始壁画图像，根据事先标识的真值图像，由病害区域和非病害区域使用在线字典学习方法，分别训练出病害字典与非病害字典；使用超像素方法对目标图像进行超像素化；建立贝叶斯模型对每个超像素标识。