修复是文物数字化保护的重要内容，该研究领域面临大量的技术性工作，其中色彩复原是其重要研究分支。本书共7章内容：第1章为绪论，介绍色彩复原的研究意义及相关方法的研究现状与发展动态；第2章论述文物色彩复原中，彩色参考图像集建立过程的多因素定性决策问题，分析基于层次分析法的色彩复原层次结构模型；第3章研究由文档处理领域过渡到图像处理领域的词袋模型在图像分类技术上的应用；第4章介绍基于颜色特征和纹理特征的图像检索系统；第5章论述褪色文物表面图像的色彩复原问题；第6章对彩色图像质量评价的相关研究进行总结；第7章对多视角褪色纹理图像色彩复原后的表面纹理重建进行论述。
本书内容翔实，可作为高校计算机及相关专业的研究生教材，亦可供计算机科学与技术、媒体制作等领域的科技工作者参考。
数字化色彩复原以彩色图像处理技术为基础，采用计算机虚拟现实方法，在不造成二次破坏的前提下实现褪色文物色彩的真实感重现，对现代考古、创新旅游、虚拟展示及褪色过程的反演模拟具有重要的现实意义。
建立彩色参考图像集与褪色文物的匹配关系是文物数字化色彩复原的重要前提，图像色彩复原技术是其重要技术支持，多视角透视配准是其实现保障。文物数字化色彩复原包括彩色参考图像集模型的建立、色彩元素的特征提取、文物图像分类、彩色参考图像检索、色彩复原方法以及彩色参考图像与褪色文物模型的配准等内容。本书从褪色文物模型出发，对基于彩色参考图像集的色彩复原方法进行论述，主要有以下6部分内容：
（1） 针对参考彩色图像集建立过程的多因素定性决策问题，论述基于层次分析法的色彩复原层次结构模型。在层次分析法的基础上，进行褪色文物相关色彩元素的知识发现。利用七步法建立以色彩损坏程度、文物历史朝代、相关历史事件、相关习俗及相关工艺五个主要影响因素作为准则层的层次模型。
（2） 研究由文档处理领域过渡到图像处理领域的词袋模型在图像分类技术上的应用。针对特征提取环节，讨论改进的SURF描述子相较于传统SIFT描述子的优势，这种方法可使视觉词典的构造方法更加可靠有效。另外，还介绍了基于稳定初值分布的KMeans聚类方法。
（3） 介绍基于颜色、形状和纹理特征的图像检索系统。基于颜色特征的检索系统通过HSV颜色空间模型描述图像颜色，用颜色矩表达图像颜色特征，用曼哈顿距离进行相似性度量，用实验数据验证系统的可行性。基于形状特征的图像检索系统，用Canny算子检测图像边缘，通过形状不变矩描述图像的区域特征，结合二者提取图像的形状特征。基于纹理特征的图像检索系统，利用图像的预分割技术，并基于傅里叶描述子提取图像纹理特征。
（4） 研究褪色文物表面图像的色彩复原问题。根据褪去色彩的灰度图像对色彩复原问题进行描述，对颜色迁移技术中主要颜色空间的数学转换关系进行分析。同时，介绍颜色迁移技术及相关算法，并在独立成分分析基础上介绍基于ICA的亮度距离与邻域标准差的混合距离色彩复原算法。
（5） 研究色彩复原图像的客观质量评价指标，即彩色图像质量评价方法。首先介绍人眼视觉系统的相关知识，以及几种常用的彩色图像质量评价方法。然后利用峰值信噪比提取亮度和色度的信息熵，经过计算得出相应参数值，作为彩色图像质量评价值。
（6） 研究多视角褪色纹理图像色彩复原后的表面纹理重建。基于摄影测量学原理，利用相机标定技术，分析重建过程中的照片像点、相机光心及模型物点三者间的几何关系。在分析由三点共线方程建立透视投影矩阵的基础上，对表面重建的数学模型(即多视角透视投影方程组)进行计算, 并对相机标定技术的相关方法与研究现状进行讨论。用线性方程组的数值解法求解多视角透视投影方程组，并具体分析了线性方程组的数值解法。
本书每章均有小结并附有参考文献，以便于参考查阅。
由于作者的理论水平和实践经验有限，书中不妥与疏漏之处在所难免，敬请广大读者批评指正。
第1章 绪论 1
1.1 相关技术 1
1.2 国内外研究现状及发展动态分析 2
1.2.1 彩色参考图像集 2
1.2.2 图像配准算法 3
1.2.3 图像检索技术 4
1.2.4 颜色迁移技术 6
本章小结 7
参考文献 7
第2章 彩色参考图像集的层次结构模型 10
2.1 AHP的相关研究 10
2.2 基于AHP的色彩复原层次结构模型 11
2.2.1 褪色文物相关色彩元素的知识发现 11
2.2.2 层次模型的建立过程 12
2.2.3 层次结构模型 12
2.2.4 AHP权重向量的计算 13
2.3 层次结构模型实验 13
本章小结 15
参考文献 16
第3章 文物图像分类方法 18
3.1 分类方法与文物图像 18
3.2 文物图像分类技术 19
3.2.1 BP神经网络 20
3.2.2 深度学习模型 22
3.2.3 基于云计算的分类算法 23
3.2.4 支持向量机 24
3.3 基于SVM的彩色文物图像分类 28
3.3.1 词袋模型 28
3.3.2 SVM图像分类方法 29
3.3.3 基于SVM的图像分类体系结构 31
3.4 彩色文物图像分类设计 32
3.4.1 SVM文物图像分类 32
3.4.2 提取和选择训练图像特征 33
3.5 彩色文物图像分类实验 36
3.5.1 实验环境 36
3.5.2 实验结果 40
本章小结 42
参考文献 42
第4章 彩色参考图像检索方法 44
4.1 文物图像检索的关键技术 44
4.1.1 文物图像特征的提取 45
4.1.2 基于特征的相似度匹配 47
4.1.3 图像检索的性能评价 48
4.2 基于颜色的文物图像检索 48
4.2.1 颜色模型及其转换 48
4.2.2 颜色特征表达 54
4.2.3 基于颜色矩的文物图像检索 54
4.3 基于形状的文物图像检索 56
4.3.1 边缘检测 56
4.3.2 形状不变矩描述形状区域特征 57
4.3.3 基于形状不变矩的文物图像检索 58
4.4 基于纹理特征的图像检索 60
4.5 基于综合特征的图像检索系统设计与实现 64
4.5.1 基于综合特征的图像检索流程 64
4.5.2 系统功能模块及检索结果 65
本章小结 69
参考文献 69
第5章 基于颜色迁移的色彩复原技术 71
5.1 文物的色彩复原 71
5.2 颜色空间的矩阵转换 72
5.3 颜色迁移算法 73
5.4 关于独立成分分析 75
5.4.1 ICA的发展 76
5.4.2 ICA介绍 76
5.4.3 ICA算法 77
5.4.4 ICA的应用领域 81
5.5 文物色彩复原中ICA技术的应用 82
5.5.1 ICA颜色迁移 83
5.5.2 褪色纹理特征提取方法 86
5.5.3 混合色彩距离 87
5.6 支持向量机在文物色彩复原中的应用 89
本章小结 98
参考文献 98
第6章 色彩复原图像的质量评价 100
6.1 图像质量评价相关内容 100
6.1.1 图像质量评价的研究介绍 101
6.1.2 图像质量评价相关内容 104
6.1.3 质量评价的参数空间 106
6.2 图像质量评价方法 107
6.2.1 图像质量的主观评价方法 107
6.2.2 传统的图像质量客观评价方法 109
6.2.3 图像质量评价新方法 111
6.3 彩色文物图像复原的质量评价 123
6.3.1 人眼视觉彩色图像质量参数分析 124
6.3.2 人眼视觉特征相关度彩色质量评价 127
6.3.3 关于色彩复原质量评价方法的性能 129
本章小结 130
参考文献 131
第7章 基于共线方程的多视角透视配准 133
7.1 相机标定 133
7.1.1 问题描述 133
7.1.2 常用的相机标定方法 137
7.2 透视投影矩阵求解方法 138
7.3 显著特征点列选主元消去法 140
7.3.1 非均匀多视角显著特征点的选取 142
7.3.2 CMERF的求解过程 145
7.3.3 透视投影多视角表面纹理重建 145
7.4 老化模拟在模型真实感上的探讨 146
7.4.1 老化模拟现象研究分析 146
7.4.2 色彩重建模型的老化模拟考虑 147
7.5 仿真验证 147
7.5.1 非均匀多视角纹理采集 149
7.5.2 色彩复原 151
7.5.3 基于显著特征点的纹理重建 153
7.5.4 重建后的彩色模型展示 154
本章小结 156
参考文献 156
附录 158
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