При использовании существующих методов обнаружения границ для извлечения контуров древних настенных росписей возникают проблемы с сильным шумом и значительной потерей информации. В данной работе предлагается метод оптимального извлечения контуров настенных росписей на основе мультиспектральных данных и объединённой пиксельной разностной свёртки. Используется метод минимального шума для разделения полезной информации и шума в мультиспектральных данных, выбирается оптимальная главная компонентная полоса для извлечения контуров. С целью решения проблемы традиционного сверточного извлечения градиентов изображения внедряется пиксельная разностная свёртка для улучшения градиентной информации. В боковую выходную сеть добавлен модуль усиления масштаба (SEM) для обогащения мультимасштабных признаков, а также разработана функция потерь Dice на основе сходства изображений для решения проблемы ошибки классификации на уровне пикселей, вызванной дисбалансом пикселей. Пошагово минимизируется пиксельное расстояние для получения чётких границ изображения, и модель дообучается с использованием априорных знаний набора данных настенных росписей для решения проблемы нехватки данных. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный метод способен извлекать относительно чёткие контуры в условиях выцветания и высокого шума настенных росписей, при этом показатели SSIM и RMSE полученных контуров лучше других алгоритмов, с повышением на 2%~10% и 2%~4% соответственно; валидация на публичном наборе BIPED показала увеличение показателей ODS и OIS на 0,005 и 0,007 соответственно по сравнению с PiDiNet. Данный метод позволяет извлекать чёткие и полные контуры для выцветших и повреждённых настенных росписей.

извлечение контуров; спектральное изображение; пиксельная разностная свёртка; пиксельный баланс; настенная роспись