[发明专利]一种交互式古代壁画病害标识方法

摘要

本发明公开了一种交互式古代壁画病害标识方法，所述方法包括以下步骤：(1)用户交互式框选区域使用字典训练方法训练本地的目标字典与非目标字典；(2)使用超像素方法对目标图像进行超像素化；(3)建立贝叶斯模型对每个超像素标识；(4)如果标识结果没有达到理想状态，用户交互式框选区域重新训练本地目标字典或者非目标字典，返回步骤(3)。本发明将基于超像素和稀疏编码的用户交互技术图像区域识别应用到壁画病害识别当中，在保证结果的前提下，速度提升103倍。因此本发明能够有助于提高壁画不同病害识别的效率，同时提高识别古代壁画病害准确度。

主权项

1.一种交互式古代壁画病害标识方法，其特征在于，所述方法用于标识疱疹病害和酥碱病害，包括以下步骤：(1)用户交互式框选区域使用字典训练方法训练本地的目标字典与非目标字典；(2)使用超像素方法对目标图像进行超像素化；(3)建立贝叶斯模型对每个超像素标识；(4)如果标识结果没有达到预设状态，用户框选区域重新训练本地目标字典或者非目标字典，返回步骤(3)；其中，所述使用超像素方法对目标图像进行超像素化的步骤具体为：将边E从小到大排序，检测边的两个顶点是否属于两个不同的相邻区域，如果是，计算两个区域之间连接的最小权值边，这个权值称为两个区域的距离；已知第q‑1次循环的分割结果Sq‑1；设oq＝，即第q条边oq连接第i个和第j个顶点，若vi与vj在Sq‑1中属于两个不同的区域，设这两个区域之间有连接的边最小权值为w，若w小于两者所在区域的全局差异，合并这两个顶点所在区域，重复操作直至最后一个边；其中，所述建立贝叶斯模型对每个超像素标识的步骤具体为：提取每个超像素块的特征；对每个特征计算稀疏系数，针对每一个超像素块的特征，使用稀疏编码对此特征进行稀疏表示；建立贝叶斯模型；所述方法在标识疱疹病害时，平均绝对误差为0.3314214；所述方法在标识酥碱病害时，平均绝对误差为0.205278。