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基于K-均值Sobel边缘检测的壁画病害边缘提取

摘要

当前,运用边缘检测算法结合人工判读的方式提取馆藏壁画中的病害信息是壁画病害调查方法的一种有效手段,但是现有的边缘检测算法难以提取出较好的壁画病害边缘图。基于此,本文提出了一种K-均值Sobel的边缘检测算法,该方法将图像分割中的聚类和边缘检测方法有效结合,首先运用K-均值聚类算法对壁画灰度正射影像图进行聚类得到灰度值矩阵,然后运用Sobel卷积公式对矩阵进行卷积,将该矩阵转化为图像即得到一幅黑白二值边缘图。本文结合壁画病害调查的实际意义,以壁画病害识别百分比和病害边缘连续性两个要素作为验证边缘检测算法壁画病害边缘提取效果的评判因素,实验证明了该方法在病害边缘提取效果上优于传统方法。

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