【摘 要】
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壁画颜料的物质成分识别是文物保护领域的重要研究内容,也是文物修复工作者进行壁画修复的重要前提。古代壁画存在不同颜料混合使用的情况,对混合颜料的成分分析是壁画颜料分析的难点。本文根据颜料的反射光谱特性,建立了两种颜料混合模型,结合快速独立成分分析（Fast Independent Component Analysis,Fast ICA）方法,研究了混合颜料反射光谱信息的解混算法。主要内容包括:（1）
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壁画颜料的物质成分识别是文物保护领域的重要研究内容,也是文物修复工作者进行壁画修复的重要前提。古代壁画存在不同颜料混合使用的情况,对混合颜料的成分分析是壁画颜料分析的难点。本文根据颜料的反射光谱特性,建立了两种颜料混合模型,结合快速独立成分分析（Fast Independent Component Analysis,Fast ICA）方法,研究了混合颜料反射光谱信息的解混算法。主要内容包括:（1）针对“S”形颜料混合模型,提出基于聚类优化快速独立成分分析的混合颜料光谱信息解混算法。对于快速独立成分分析在光谱信息解混过程中,解混矩阵初始值敏感导致解混信息不稳定、解混精度低的问题,研究了聚类优化的快速独立成分分析解混算法。利用模糊C均值聚类算法对单色颜料光谱信息进行光谱特征降维,选择最具代表性的聚类结果作为解混矩阵初始值,有利于解混性能的增强和解混精度的提高。实验结果表明,优化后的解混算法增加了解混结果的稳定性,提高了非高斯分布源信号“S”形混合颜料光谱信息的解混精度。（2）针对“钟”形颜料混合模型,提出基于Gabor变换的快速独立成分分析混合颜料光谱信息解混算法。对于独立成分分析无法直接解混多个高斯分布源信号混合的问题,研究了基于Gabor变换的改进快速独立成分分析解混算法。利用巴特沃斯滤波器去除Gabor变换后混合颜料光谱数据中的公共频率,消除单色高斯性颜料光谱信息对解混结果的影响;再结合聚类优化快速独立成分分析对滤波后的混合颜料光谱信息进行解混。实验结果表明,Gabor变换改进后的算法解混结果误差较小,能够有效解混高斯分布源信号“钟”形混合颜料的光谱信息。
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