MCA分解的唐墓室壁画修复算法

来源：计算机科学与探索杂志2017年第11期北京时间：

作者：申婧妮，王慧琴，吴萌，杨文宗

单位：1. 西安建筑科技大学 信息与控制工程学院，西安 7100552. 陕西历史博物馆，西安 710061

摘要：壁画数字化修复工作极大降低了手工修复时带来的不可逆的风险。根据唐墓室壁画人工修复时先整体结构、后局部纹理的思路，提出一种基于形态学成分分析（morphological component analysis，MCA）分解的唐墓室壁画修复算法。首先结合唐墓室壁画的特点，采用改进的MCA方法进行图像分解，得到结构部分和纹理部分；然后根据图像分解后纹理和结构的复杂程度与稀疏程度，分别采用简化的全变分（total variation，TV）算法和K奇异值分解（K-singular value decomposition，K-SVD）算法进行修复。实验结果表明，该算法可兼顾纹理与结构的修复效果，唐墓室壁画中的裂缝现象的破损修复精度得到提高。

关键词：唐代墓室壁画,形态学成分分析（MCA）,图像修复,全变分（TV）算法,K奇异值分解（K-SVD）