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  • 古代寺观壁画病害自动标定与虚拟修复方法研究 曹建芳,李艳飞 著 社科 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 曹建芳,李艳飞著
    • 出版社: 知识产权出版社
    • 出版时间:2019-09-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 曹建芳,李艳飞著
    • 出版社:知识产权出版社
    • 出版时间:2019-09-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2019-08-01
    • 字数:100000
    • 页数:117
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787513064088
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:知识产权出版社

    古代寺观壁画病害自动标定与虚拟修复方法研究

    作  者:曹建芳,李艳飞 著
    定  价:49.8
    出 版 社:知识产权出版社
    出版日期:2019年09月01日
    页  数:117
    装  帧:平装
    ISBN:9787513064088
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    内容简介

    本书围绕古代壁画的数字化保护展开研究,以寺观壁画为例,从壁画数据库集群的搭建、病害区域的自动标定、标定缺损区域的虚拟修复以及古代壁画智能修复原型系统的设计与开发等方面进行了探讨和研究,系统的阐述了古代壁画病害自动标定和虚拟修复的关键技术。理论上,对壁画病害区域自动标定和虚拟修复的原理进行了分析,实践上,设计开发了原型系统进行了验证和分析,为各类古代壁画图像的数字化保护提供了新的思路和途径。全书集理论、技术、方法及实践于一体,具有较强的理论性和实践性,反映了当前该领域的近期新研究成果。 本书可作为计算机科学与技术相关专业的本科生及硕士生教材,对相关领域的研究人员和工程技术人员也有很好的参考价值。

    作者简介

    曹建芳,教授。1999年7月毕业于太原理工大学计算机科学与技术系,2005年7月获山西大学计算机应用技术硕士学位,2015年6月获太原理工大学计算机科学与技术博士学位,主要研究领域为数字图像的语义理解。主持山西省自然科学基金2项(No.2013011017-2,201701D121059),山西省高校科技创新项目1项(No.2013150),山西省艺术科学规划课题1项(No.2017F06),并主要参与了1项国家自然科学基金项目(No.61202163)的研究。现已发表学术论文30余篇,其中SCI、EI两大检索计23篇。
    李艳飞,硕士。

    精彩内容

    目录
    章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.2.1 数字图像处理
    1.2.2 壁画智能修复
    1.3 本书主要工作
    1.3.1 脱落病害的自动标定
    l.3.2 壁画的虚拟修复
    1.3.3 壁画数据库集群的设计及虚拟修复系统的实现
    1.4 本书组织结构
    1.5 本章小结
    第2章 壁画数据库集群设计与实现
    2.1 MySQL集群
    2.1.1 MySQL集群简介
    2.1.2 MySQL Cluster特点
    2.1.3 MySQL Cluster的体系结构
    2.1.4 NDB存储引擎
    2.2 负载均衡及相关技术
    2.2.1 负载均衡简介
    2.2.2 负载均衡策略
    2.2.3 Nginx服务器与Keepalived
    2.3 壁画数据库集群设计与实现
    2.3.1 集群的设计
    2.3.2 集群的搭建
    2.4 壁画数据库集群测试
    2.4.1 数据一致性
    2.4.2 高可用性
    2.4.3 高并发性
    2.5 本章小结
    第3章 寺观壁画脱落病害的自动标定
    3.1 壁画脱落病害分类
    3.2 绘画层脱落病害自动识别及标定
    3.3 地仗层脱落病害自动识别及标定
    3.3.1 TS-RG算法
    3.3.2 基于TS-RG算法的地仗层脱落病害自动识别及标定
    3.4 实验结果与分析
    3.4.1 绘画层脱落自动标定实验
    3.4.2 地仗层脱落自动标定实验
    3.5 本章小结
    第4章 寺观壁画脱落病害的虚拟修复
    4.1 Criminisi算法介绍
    4.2 结构张量与壁画构图
    4.2.1 图像的结构张量
    4.2.2 壁画的构图特征
    4.3 ASB-LS算法
    4.3.1 优先权函数
    4.3.2 自适应样本块
    4.3.3 匹配块搜索策略
    4.3.4 ASB-LS算法描述
    4.4 实验结果与分析
    4.4.1 实际脱落壁画修复对比
    4.4.2 人为破坏壁画修复对比
    4.5 本章小结
    第5章 壁画脱落病害自动标定与修复系统的设计与实现
    5.1 系统开发工具及环境
    5.2 系统架构
    5.3 系统模块
    5.3.1 系统管理模块
    5.3.2 数据管理模块
    5.3.3 壁画修复模块
    5.4 本章小结
    第六章 总结和展望
    6.1 本书总结
    6.1.1 寺观壁画脱落病害的自动标定
    6.1.2 壁画脱落病害的虚拟修复
    6.1.3 壁画数据库集群的设计及虚拟修复系统的实现
    6.2 展望
    参考文献

    售后保障

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