Inpainting Digital Dunhuang Murals with Structure-Guided Deep Network

修补 计算机科学 壁画 人工智能 特征(语言学) 计算机视觉 过程(计算) 深度学习 图像(数学) 模式识别(心理学) 绘画 艺术 视觉艺术 语言学 哲学 操作系统
作者
Zhiheng Zhou,Xinran Liu,Junyuan Shang,Junchu Huang,Zhihao Li,Haiping Jia
出处
期刊:Journal on computing and cultural heritage [Association for Computing Machinery]
卷期号:15 (4): 1-25 被引量:10
标识
DOI:10.1145/3532867
摘要

Inpainting deteriorated regions in digital Dunhuang murals is important for Dunhuang mural content preservation. Algorithms of mural image inpainting help simplify the digital restoration process of the deteriorated murals. Most of the existing algorithms can restore plausible content for homogeneous missing regions in Dunhuang mural images. However, they often fail to fill accurate color in missing regions that contain complex structures, which is mainly due to the neglect of color relevance between positions in the missing structural region and the non-missing color regions. In this article, we propose a deep learning–based, structure-guided inpainting method for the Dunhuang mural image, which utilizes relevant color information in deep features to improve the color inpainting quality for structural regions. Specifically, we design a structure-guided feature refinement module, which explicitly leverages color relevance implied in structure information to select relevant features for refining features in the missing region. In addition, we propose a multi-step scheme for feature refinement to better propagate non-missing region feature information to the missing region. We conduct experiments on Dunhuang660 and Dunhuang No. 7 Grotto datasets. The results demonstrate that our proposed method can achieve improved color inpainting quality for missing structural regions in Dunhuang mural images.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
量子星尘发布了新的文献求助10
1秒前
胡图图完成签到,获得积分10
2秒前
睡觉大王完成签到 ,获得积分10
3秒前
4秒前
4秒前
5秒前
5秒前
10秒前
玩命的十三完成签到 ,获得积分10
10秒前
寂寞的诗云完成签到,获得积分10
12秒前
我爱科研完成签到 ,获得积分10
12秒前
13秒前
Bin_Liu发布了新的文献求助10
14秒前
She完成签到,获得积分10
14秒前
17秒前
Raki完成签到,获得积分10
18秒前
22完成签到 ,获得积分10
18秒前
Echo_1995完成签到,获得积分10
21秒前
徐慕源完成签到,获得积分10
21秒前
able发布了新的文献求助10
22秒前
呜呜完成签到 ,获得积分10
23秒前
23秒前
CQ完成签到 ,获得积分10
24秒前
漂亮天真完成签到,获得积分10
25秒前
gmc完成签到 ,获得积分10
25秒前
怡然白竹完成签到 ,获得积分10
27秒前
懵懂的海露完成签到,获得积分10
31秒前
testz完成签到,获得积分10
33秒前
34秒前
一一一完成签到,获得积分10
37秒前
翊然甜周完成签到,获得积分10
37秒前
37秒前
zdnn完成签到,获得积分10
39秒前
TLDX发布了新的文献求助10
42秒前
鳄鱼蛋完成签到,获得积分10
43秒前
luwenxuan完成签到,获得积分10
43秒前
43秒前
奋斗跳跳糖完成签到,获得积分10
43秒前
小白加油完成签到 ,获得积分10
44秒前
44秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038184
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575908
关于积分的说明 11373872
捐赠科研通 3305715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022