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基于改进U-Net的壁画颜料层脱落病害区域提取
文献摘要：
颜料层脱落区域的提取是壁画科学保护和修复的重要环节,由于标准U-Net在传播过程中低维的细节信息逐渐减弱,使得病害区域提取精度受到限制.因此,本文提出一种改进型U-Net网络,用于壁画颜料层脱落病害区域提取.首先,通过影像裁剪和预处理得到青海省瞿昙寺壁画图像数据集.其次,在编码层中引入空间金字塔池化层,构建一种低维特征信息保留结构.同时,在解码层中通过池化索引上采样,减少图像边缘信息在反卷积过程中的损失.最后,在瞿昙寺壁画图像数据集上进行验证.结果 表明,改进U-Net方法在IoU和F1-Score两项评价指标上的均值分别达到82.7％和90.5％,优于SegNet及标准U-Net,证明了改进U-Net网络模型对壁画颜料层脱落病害区域提取的有效性,可为壁画保护现状调查提供依据.
文献关键词：
壁画;颜料层脱落;病害提取;深度学习;改进U-Net
中图分类号：
作者姓名：
吕书强;王诗涵;侯妙乐;谷明岩;汪万福
作者机构：
北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京100044;北京市建筑遗产精细重构与健康监测重点实验室,北京100044;蚌埠市勘测设计研究院,安徽蚌埠233000;敦煌研究院,甘肃敦煌736200
文献出处：
引用格式：
[1]吕书强;王诗涵;侯妙乐;谷明岩;汪万福-.基于改进U-Net的壁画颜料层脱落病害区域提取)[J].地理信息世界,2022(01):69-74
A类：
颜料层脱落,病害提取
B类：
区域提取,科学保护,传播过程,细节信息,得病,受到限制,改进型,裁剪,理得,青海省,瞿昙寺,画图,图像数据集,在编,编码层,空间金字塔池化,低维特征,特征信息,信息保留,解码,索引,引上,上采样,图像边缘信息,反卷积,IoU,Score,SegNet,壁画保护,保护现状
AB值：
0.291518
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