科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
在壁画数字化保护的过程中，壁画分割作为其中一重要流程，运用得当有利于壁画的后期修复工作。文章针对壁画的分割问题，提出一种K-Means和Grabcut算法结合的模型。首先对壁画进行去噪、平滑处理，然后确定K-Means算法的k值和聚类中心，进行预分割，最后利用GrabCut算法完成最终分割。通过利用真实古代壁画图像进行实验，既从直观的聚类效果和分割的视觉效果进行对比，也从量化指标峰值信噪比、过分割率、欠分割率进行对比，结果表明，文章提出的算法针对噪声的鲁棒性更强，分割结果的准确度更高，比经典的三类基准算法性能更优，能够对壁画图像进行有效分割。
- 出版日期2023
- 单位忻州师范学院; 中国银行股份有限公司
