Los métodos existentes de detección de bordes para extraer los bocetos de pinturas rupestres antiguas presentan problemas de alta interferencia de ruido y pérdida de información. Este artículo propone un método óptimo para extraer bocetos de pinturas rupestres que combina convolución por diferencia de píxeles y datos multiespectrales, utilizando un método de separación de ruido mínimo para separar la información útil y el ruido de los datos multiespectrales, y seleccionando la banda principal óptima para la extracción de bocetos. Para mejorar la extracción del gradiente de imagen mediante convolución tradicional, se introduce la convolución por diferencia de píxeles para aumentar la información del gradiente del borde. Se añade un módulo de aumento de escala (SEM) en la red de salida lateral para enriquecer las características multiescala; además, para abordar el problema de la clasificación errónea de píxeles causado por el desequilibrio a nivel de píxel, se diseñó una función de pérdida Dice basada en la similitud de imagen que minimiza progresivamente la distancia píxel a píxel para obtener bordes de imagen claros. Se ajusta finamente el modelo utilizando el conocimiento a priori del conjunto de datos de pinturas rupestres para resolver el problema de la insuficiencia de datos. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto puede extraer bocetos relativamente claros en escenarios con decoloración y mucho ruido, con SSIM y RMSE mejores que otros algoritmos, mejorando respectivamente entre un 2 % y un 10 % y entre un 2 % y un 4 %. La validación en el conjunto de datos público BIPED mostró que los valores ODS y OIS aumentaron 0.005 y 0.007 respectivamente en comparación con PiDiNet. Este método puede extraer imágenes de bocetos claros y completos de pinturas rupestres desteñidas y con enfermedades.

extracción de bocetos; imagen espectral; convolución por diferencia de píxeles; equilibrio a nivel de píxel; pinturas rupestres