非物质文化遗产保护：唐卡图像数字化保护技术

唐卡

唐卡(Thang-ga)也叫唐嘎，唐喀，系藏文音译，指用彩缎装裱后悬挂供奉的宗教卷轴画。唐卡是藏族文化中一种独具特色的绘画艺术形式，题材内容涉及藏族的历史、政治、文化和社会生活等诸多领域，具有鲜明的民族特点、浓郁的宗教色彩和独特的艺术风格，用明亮的色彩描绘出神圣的佛的世界。唐卡传统上全部采用金、银、珍珠、玛瑙、珊瑚、松石、孔雀石、朱砂等珍贵的矿物宝石和藏红花、大黄、蓝靛等植物为颜料以示其神圣。这些天然原料保证了所绘制的唐卡色泽鲜艳，璀璨夺目，虽经几百年的岁月，仍是色泽艳丽明亮。因此唐卡被誉为中国民族绘画艺术的珍品，被称为藏族的“百科全书”，也是中华民族民间艺术中弥足珍贵的非物质文化遗产。

库房的柜式收藏唐卡，由于多幅唐卡堆叠在一起，形成了很多折痕。而原状陈列的唐卡存在问题较多，由于年代久远，长期受自然光的照射和粉尘的侵害，画芯颜料褪色，某些部位胶的黏性减弱，白粉与颜料的附着力下降，颜料龟裂、色块剥落。同时受地心引力与卷杆较重的下坠拉力的长期作用，有些唐卡织物亦受光照与环境的影响，纤维结构老化、变脆、酥粉，画面出现扭皱变形、卷杆与楣杆的装衬织物脆裂、画芯与装衬缝线断裂甚至出现衬边脱落等病害现象。因此，修复、保护唐卡是当前文物工作者的一项重要工作。

随着数字摄影、三维信息获取、虚拟现实、图像处理技术的发展，数字化保护技术为非物质文化遗产的保护提供了一种可靠且有效的方法。目前的有关唐卡图像数字化保护方面的研究主要集中于采用图像修复技术对受损的图像信息进行填补，这方面的研究比较活跃，涌现出了多种方法，例如，基于样本块的纹理合成方法、基于变分偏微分方程的方法以及基于分解的图像修复方法。而对于破损区域的分割——这个影响后续修复效果的中间环节的研究相对发展较为缓慢。

《唐卡图像数字化保护技术》（胡文瑾著．北京：科学出版社，2019.7）一书对唐卡数字化保护技术所涉及的内容进行了详细概括。考虑到唐卡图像不同于一般风景、人物图像，研究工作围绕唐卡图像的特征展开讨论。为了实现较为完整的数字化修复唐卡图像，本书从破损唐卡图像的分割、图像修复、图像质量评价三个方面进行了重点描述，完成的主要研究工作如下。

1. 提出了一种基于小波分析的唐卡图像划痕分割模型

针对唐卡画作在保存或搬运的过程中由于摩擦产生的大量划痕进行自动检测和定位研究。将小波变换引入到划痕检测算法中，利用小波模极大值边缘检测算法以及一维信号的极值点检测算法在全图范围找到了候选的垂直(或水平)划痕的位置。然后通过标注联通分量，设置约束条件最终得到划痕模板。该模型在分割垂直(或水平)划痕方面具有良好的性能，避免了由于手工标定带来的不准确性和繁琐性。

2. 结合唐卡领域知识和多特征表示设计了针对一致性破损区域的分割模型

首次将唐卡图像构图、布局等领域知识引入到破损区域分割中，提出了宗教类唐卡图像对称轴获取算法。同时提出了基于对称轴的分块分割算法，从而更有效地获取了阈值，最大限度地保留了破损信息。然后利用Gabor 滤波器提取图像不同尺度下的纹理特征，结合Lab 颜色空间下的颜色特征共同构成多尺度多特征集合，最后利用K 最近邻算法进行分类。该模型解决了宗教肖像类唐卡一致性破损区域的自动分割问题。

3. 以评价破损彩色唐卡图像为目标，提出一种基于超像素的无参考彩色唐卡图像质量评价方法

针对大量唐卡图像由于时间与环境因素导致的块状和划痕破损而缺失部分彩色信息的情况，现有的图像评价方法会出现由于唐卡图像数据库信息较少而导致的算法评价结果与主观评价不一致情况。该算法利用唐卡图像色彩特征分布均匀等特点，结合超像素对破损唐卡图像进行基于Lab 色彩空间的色彩特征提取，较好地处理了唐卡图像复杂区域彩色信息丢失的情况。通过色彩熵量化超像素的色彩分布特征和结构特征，初步获得评价分数；最后通过对抗生成网络对破损唐卡数据库中图像进行变形等操作获取大量数据，使本书评价分数更加具有可信度。实验结果表明，该方法利用唐卡图像丰富的色彩特征，较好地获得与主观评价一致的分数，其Spearman 秩相关系数与Pearson 相关系数均达到0.9 以上。

4. 为解决已修复唐卡图像的质量评价问题，提出一种基于Harris 角点与修复唐卡图像的无参考型质量评价方法

该方法使用特征提取技术对图像全局对称特征和局部角点特征进行提取，利用唐卡图像的构图对称特征将左右两半图像角点的距离方差进行对比，差值的大小可以有效地显示图像质量的变化。通过分析提取出来的差值评价修复图像的质量情况。实验结果表明结合图像对称特征的Harris 角点距离差值指标能够给出和已经存在的无参考评价方法以及主观评价方法一致的结果。

5. 提出了基于样本块的唐卡图像修复算法

本书分析了目前基于样本块的图像修复算法存在的缺陷，提出了一种改进算法。该算法首先充分利用修复点和已知像素点的可靠性应该相区别这一事实，给出了置信度更新方法；其次设计了最佳匹配块选择策略，解决了当存在多个近似匹配块时算法选择的不确定性；最后，通过对已修复样本块邻域的检测来提取每一次修复后的破损边缘，减少了每次寻找破损边缘、计算其优先级的代价，提高了算法的效率。大量实验表明，该模型对于图像中出现的大区域破损或包含丰富纹理的区域修复效果较好，而且大大提高了基于样本块的图像修复算法的速度。

6. 设计了快速的非局部均值形态成分分析的唐卡图像修复模型

唐卡图像既包含纹理丰富的区域，又包含结构特征明显的部分，因此将纹理部分修复与结构部分修复有机地结合起来将会扬长避短，快速的非局部均值形态成分分析的唐卡图像修复模型正是基于这个思路提出的。该模型将非局部均值算子引入到MCA 修复算法中，不仅充分利用了图像冗余信息，加强丢失区结构细节的修复，而且在平滑区避免了噪声抑制的不充分，甚至出现虚假边缘的情况。

然而非局部均值算子时空复杂度比较高，因此算法自适应选取搜索窗口并且在矩阵相似度的基础上定义非局部相似度函数 w(i, j) ，将相似度高的样本块参与计算，大大降低了搜索范围内所有样本块均参与高斯平滑的计算量。实验表明，该模型最大限度地保持图像的基本信息，目标轮廓边缘特征清晰，在一定程度上保证了恢复图像能取得更好的视觉质量。

▲ 实验3：不同模板大小修复效果比较

7. 提出了全变分小波域唐卡图像修复算法和模型

一方面，针对全变分小波域图像修复在数值计算的过程中忽略部分点且存在不对称性的缺点，提出了一种新的数值计算方法。新方法充分考虑了待修复点八邻域的信息，而且通过参数的设置使得“主方向”上的四个邻点贡献最优，从而不仅具有更高的精确性，而且对噪声的鲁棒性也很好。

另一方面，提出了一种融合全变分范数和二次范数的小波域图像修复模型。通过参数λ 的设置，模型可以处理噪声图像和非噪声图像，同时平衡参数τ 的引入将全变分范数和二次范数相结合，使得在图像强边缘处采用接近全变分的扩散，在平坦区采用接近二次范数来扩散，最后显式有限差分对模型推导出的Euler-Lagrange 方程进行离散化。

本书从唐卡数字化保护的现状出发，介绍了破损区域的分割、破损图像的修复及其修复后质量评价的方法。书中探讨了符合唐卡图像视觉特征的算法，指出了数字化保护唐卡中的关键性环节和难点问题，并给出解决方案。深入讨论了各个算法的核心部分，通过实验对比对算法的有效性进行了验证。

本文摘编自《唐卡图像数字化保护技术》（胡文瑾著．北京：科学出版社，2019.7）一书“第10 章 结论与展望”，有删减修改，标题为编者所加。

ISBN 978-7-03-061935-8

责任编辑：胡庆家 贾晓瑞

本书可作为数字图像处理、文物数字化保护等专业领域的研究生、高年级本科生阅读，也可供从事数字图像处理及相关领域的研究人员和工程技术人员参考。

（本文编辑：刘四旦）