기존의 엣지 검출 방법을 사용하여 고대 벽화의 선화를 추출할 때 노이즈 간섭이 크고 정보 손실이 많은 문제가 존재한다. 본 논문에서는 픽셀 차이 합성곱을 융합한 벽화 최적 대역 선화 추출 방법을 제안한다. 최소 노이즈 분리 방법을 이용하여 벽화 다중 스펙트럼 데이터의 유효 정보와 노이즈를 분리하고, 최적 주성분 대역을 선택하여 선화를 추출한다. 전통적인 합성곱이 이미지 그래디언트 정보를 추출하는 문제를 해결하기 위해 픽셀 차이 합성곱을 도입하여 엣지 검출 시 이미지 그래디언트 정보를 향상시킨다. 측면 출력 네트워크에 스케일 증강 모듈(SEM)을 추가하여 다중 스케일 특성을 풍부하게 하고, 픽셀 수준 불균형으로 인한 픽셀 오분류 문제를 해결하기 위해 이미지 유사도 기반 Dice 손실 함수 전략을 설계하여 단계별로 픽셀 거리를 최소화하여 선명한 이미지 엣지를 얻는다. 또한 벽화 데이터셋의 사전 지식을 활용하여 모델을 미세 조정해 데이터 부족 문제를 해결한다. 실험 결과 본 방법은 벽화가 퇴색되고 노이즈가 많은 환경에서도 비교적 선명한 선화를 추출할 수 있으며, 선화 이미지의 SSIM과 RMSE가 다른 알고리즘보다 각각 2%~10% 및 2%~4% 개선되었다. 공개 데이터셋 BIPED에서 모델을 검증한 결과, 제안 방법의 ODS와 OIS가 각각 PiDiNet보다 0.005 및 0.007 향상되었다. 본 방법은 퇴색되거나 손상된 벽화에서도 선명하고 완전한 선화 이미지를 추출할 수 있다.

선화 추출; 스펙트럼 이미징; 픽셀 차이 합성곱; 픽셀 수준 균형; 벽화