第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 4
1.2.1 数字图像处理 4
1.2.2 壁画智能修复 7
1.3 本书主要工作 10
1.3.1 脱落病害的自动标定 11
1.3.2 壁画的虚拟修复 12
1.3.3 壁画数据库集群的设计及虚拟修复系统的实现 12
1.4 本书组织结构 12
1.5 本章小结 14
第2章 壁画数据库集群设计与实现 15
2.1 MySQL集群 16
2.1.1 MySQL集群简介 16
2.1.2 MySQL Cluster特点 17
2.1.3 MySQL Cluster的体系结构 18
2.1.4 NDB存储引擎 20
2.2 负载均衡及相关技术 22
2.2.1 负载均衡简介 22
2.2.2 负载均衡策略 23
2.2.3 Nginx服务器与Keepalived 25
2.3 壁画数据库集群设计与实现 26
2.3.1 集群的设计 26
2.3.2 集群的搭建 27
2.4 壁画数据库集群测试 30
2.4.1 数据一致性 30
2.4.2 高可用性 31
2.4.3 高并发性 35
2.5 本章小结 36
第3章 寺观壁画脱落病害的自动标定 37
3.1 壁画脱落病害分类 38
3.2 绘画层脱落病害自动识别及标定 39
3.3 地仗层脱落病害自动识别及标定 41
3.3.1 TS-RG算法 41
3.3.2 基于TS-RG算法的地仗层脱落病害自动识别及标定 43
3.4 实验结果与分析 48
3.4.1 绘画层脱落自动标定实验 48
3.4.2 地仗层脱落自动标定实验 50
3.5 本章小结 56
第4章 寺观壁画脱落病害的虚拟修复 57
4.1 Criminisi算法介绍 58
4.2 结构张量与壁画构图 60
4.2.1 图像的结构张量 60
4.2.2 壁画的构图特征 61
4.3 ASB-LS算法 62
4.3.1 优先权函数 62
4.3.2 自适应样本块 63
4.3.3 匹配块搜索策略 65
4.3.4 ASB-LS算法描述 66
4.4 实验结果与分析 67
4.4.1 实际脱落壁画修复对比 68
4.4.2 人为破坏壁画修复对比 72
4.5 本章小结 75
第5章 壁画脱落病害自动标定与修复系统的设计与实现 77
5.1 系统开发工具及环境 77
5.2 系统架构 78
5.3 系统模块 79
5.3.1 系统管理模块 79
5.3.2 数据管理模块 82
5.3.3 壁画修复模块 85
5.4 本章小结 89
第六章 总结和展望 91
6.1 本书总结 91
6.1.1 寺观壁画脱落病害的自动标定 91
6.1.2 壁画脱落病害的虚拟修复 92
6.1.3 壁画数据库集群的设计及虚拟修复系统的实现 93
6.2 展望 93
参考文献 95