用于敦煌壁画修复的多阶段渐进式推理
计算机视觉与模式识别
2023-05-11 v1
摘要
敦煌壁画受长期环境侵蚀影响，存在褪色、断裂、表面酥脆及大面积剥落等问题。图像修复技术广泛应用于数字壁画修复领域。一般而言，对于具有大面积损伤的壁画修复任务，任何图像修复方法都面临挑战。本文设计了一种包含全局到局部感受野的多阶段渐进式推理网络（MPR-Net）用于壁画修复。该网络能够递归推断损伤边界并逐步收紧区域纹理约束。此外，为自适应融合壁画多尺度丰富信息，设计了多尺度特征聚合模块（MFA）以增强显著特征的选择能力。模型的执行过程类似于壁画修复师的工作（即先全局修复受损壁画的结构，再进一步添加局部纹理细节）。我们通过定性与定量实验对所提方法进行了评估，结果表明其优于当前最先进的图像修复方法。
引用
@article{arxiv.2305.05902,
title = {Multi-stage Progressive Reasoning for Dunhuang Murals Inpainting},
author = {Wenjie Liu and Baokai Liu and Shiqiang Du and Yuqing Shi and Jiacheng Li and Jianhua Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.05902},
year = {2023}
}