UCV-Net：一种结合条件变分自编码器的青花瓷图像修复模型

《Digital Signal Processing》：UCV-Net: A Blue-and-White Porcelain Image Inpainting Model Integrating Conditional Variational Autoencoder

青花瓷图像修复中提出UCV-Net模型，通过U-Net结合条件变分自编码器（CVAE）和卷积块注意力机制（CBAM），优化大区域缺陷修复的纹理连续性与装饰对称性，实验显示其修复效果优于现有方法尤其在30%-40% mask比率时表现突出。

　　在当今数字化时代，图像修复技术在文化保护、医学影像处理以及数字图像编辑等领域发挥着重要作用。特别是在文化遗产保护方面，图像修复不仅能够帮助恢复历史文物的完整性，还能够为学术研究和公众教育提供高质量的视觉资料。蓝白瓷（Qinghua Ci）作为中国传统工艺的杰出代表，其修复工作具有特殊的挑战性。蓝白瓷的装饰图案复杂，钴蓝色调高度一致，釉面纹理细腻，这些特点使得传统图像修复方法难以满足其修复需求。本文提出了一种专门针对蓝白瓷图像修复的模型，即UCV-Net（U-Net与条件变分自编码器结合的模型），旨在解决现有技术在处理大规模缺失区域和复杂密集图案时所面临的局限。

图像修复的核心目标是通过算法手段，智能地恢复图像中缺失或损坏的部分，使其在视觉上与原始图像保持一致。传统的图像修复方法主要依赖于数学和物理原理，例如偏微分方程（PDEs）和基于示例的补丁匹配。这些方法通过分析图像的结构、纹理和内容相似性，来推断缺失区域的像素值。然而，随着图像修复任务的复杂性增加，传统方法在处理大规模缺失区域时表现出一定的局限性，例如修复结果可能出现边界模糊、结构断裂等问题。此外，这些方法在处理高度结构化和风格化的图像时，往往缺乏对整体语义和局部细节之间协调关系的深入理解，导致修复后的图像在视觉上不够自然，甚至在语义层面出现不一致。

近年来，基于深度学习的图像修复方法逐渐成为研究热点。这些方法利用卷积神经网络（CNNs）从像素到语义的层次上自动学习图像特征，从而显著提升修复图像的视觉合理性和语义一致性。当前，主流的深度学习图像修复框架包括多尺度特征融合模型、结合生成对抗网络（GANs）的细节增强方法，以及引入注意力机制的动态适应性结构。例如，Li等人提出了一种在像素和特征重建过程中引入平滑先验的方法，以提高修复的连续性；Lugmayr等人则采用预训练的无条件扩散模型（DDPM）作为生成先验，从而生成高质量且多样化的修复结果。尽管这些方法在一定程度上提高了修复效果，但它们通常基于通用数据集（如人脸或自然图像）进行训练，缺乏对特定领域内容（如中国传统工艺品）的针对性优化，导致在修复蓝白瓷等具有独特风格和结构的图像时效果有限。

蓝白瓷作为中国传统陶瓷艺术的巅峰之作，其修复工作不仅需要恢复图像的完整性，更需保持其装饰图案的对称性、钴蓝色调的一致性以及釉面纹理的连贯性。这些要求使得蓝白瓷图像修复任务具有高度的专业性和复杂性。现有的图像修复技术在处理蓝白瓷图像时，往往难以兼顾局部细节的精准还原和整体风格的保持。特别是在面对大面积缺失或复杂密集图案时，传统方法容易产生视觉上的不连贯，而基于深度学习的方法则可能因缺乏对蓝白瓷特有特征的建模而无法准确捕捉其装饰语义和材质特性。

针对上述问题，本文提出了UCV-Net模型，这是一种专门针对蓝白瓷图像修复的生成性修复框架。UCV-Net结合了U-Net和条件变分自编码器（CVAE）的优势，通过引入注意力机制，对修复过程进行更精细的控制。模型的核心思想是通过局部特征提取和全局生成模型的协同作用，实现对蓝白瓷图像缺失区域的高效修复。具体而言，UCV-Net的结构分为三个主要模块：首先，基于U-Net架构，利用深度可分离卷积优化特征提取，以减少修复过程中可能出现的边界伪影；其次，在解码阶段引入卷积块注意力模块（CBAM），通过动态分配修复权重，增强装饰图案的对称性和连贯性；最后，通过CVAE在潜在空间中建模装饰图案的全局分布，确保修复区域与原始图像在风格上保持一致。

在修复过程中，UCV-Net首先通过编码器提取多尺度的局部特征，然后通过区域级注意力模块对这些特征进行整合，以参数化条件潜在分布（μ, σ）。接着，从该潜在分布中采样得到一个紧凑的潜在向量z，该向量编码了装饰图案的底层统计分布和全局拓扑结构。最后，解码器将这一全局先验z与注意力加权的局部特征进行融合，生成最终的修复图像。这种设计不仅能够有效捕捉装饰图案的长距离依赖关系，还能确保修复结果在局部细节和整体风格上保持一致。

UCV-Net模型的一个重要创新在于其对蓝白瓷图像特有特征的建模。与通用图像修复模型不同，UCV-Net专注于蓝白瓷的装饰语义和材料属性，从而在修复过程中更准确地再现其独特的视觉风格。例如，通过引入CVAE，模型能够在潜在空间中学习到蓝白瓷装饰图案的分布规律，使得修复后的图像在颜色、纹理和结构上更加贴近原始图像。此外，CBAM的引入进一步增强了模型对空间和通道维度的注意力分配能力，使得修复过程能够更灵活地调整权重，以适应不同区域的修复需求。

为了验证UCV-Net模型的有效性，本文在多个实验中对其进行了评估。实验结果表明，UCV-Net在不同掩码比例（1%至40%）下均表现出优异的修复性能，尤其是在处理30%至40%掩码比例的大面积缺失区域时，其修复效果显著优于现有方法。此外，通过消融实验，本文进一步验证了生成注意力机制在修复过程中的关键作用。实验结果不仅证明了UCV-Net在技术上的创新性，也展示了其在实际应用中的可行性。

蓝白瓷图像修复的挑战不仅在于技术层面，还涉及到文化传承和历史研究。蓝白瓷作为中国传统文化的重要载体，其修复工作对于研究陶瓷工艺、绘画风格以及历史背景具有重要意义。因此，开发一种能够准确还原蓝白瓷图像的修复模型，不仅有助于保护这一文化遗产，还能为相关研究提供可靠的视觉资料。UCV-Net模型的提出，正是为了应对这一需求，通过结合深度学习和注意力机制，实现对蓝白瓷图像的高效、高质量修复。

本文的研究成果表明，针对特定领域内容的图像修复模型能够显著提升修复效果。UCV-Net的成功应用，为其他文化艺术品的数字化修复提供了新的思路和方法。未来，随着人工智能技术的不断发展，图像修复领域将迎来更多创新，特别是在结合领域知识和深度学习模型方面，有望进一步提高修复的准确性和艺术性。此外，蓝白瓷图像修复的研究还可以拓展到其他传统工艺的数字化保护工作中，为文化遗产的传承和研究提供更全面的技术支持。