朱欣娟，雷 倩,吴晓军

(1.西安工程大学 计算机科学学院，陕西 西安 710048；2.陕西师范大学 计算机科学学院，陕西 西安 710062)

0 引 言

文物是人类社会发展过程中存留下来的遗物，具有十分重要的文化和历史价值。然而由于时间古老和环境变迁的影响，存留的文物出现了严重的质变[1]，博物馆的灯光会让书画老化、彩俑褪色，空气污染物使得影像发黄甚至完全损坏[2]。变黄、褪色、斑驳、暗旧的文物影响着游客的视觉效果。数字图像修复技术的出现，可以对图像缺失(裂缝、划痕、污点、破损)的部分进行补全，也可以对图像进行虚拟的颜色修复，使受损的图像在虚拟的情况下恢复原样。这种虚拟修复不仅绿色环保，而且可以长期保存，因此数字图像修复技术的研究逐渐得到重视。目前大多数的文物修复都是基于内容的图像处理技术[3-4]，文献[5-6]采用矩阵填充和内容自适应算法进行文物图像修复，其在内容的还原上基本能够和原图相似。该文在寻找一个文物修复更好的数字化处理方案，比如将图像超分辨重建技术[7-9]引入文物领域，将低分辨率的暗旧文物图像转化为颜色修复的高分辨率图像显示在高清显示屏上，虚拟修复颜色的同时保留了更多纹理细节信息，产生更好的数字化展示效果。

超分辨率图像重建技术目前主要分为3种：基于插值的方法[10-11]、基于重建的方法[12]和基于深度学习的方法[13-14]。基于深度学习的方法可以自动学习低分辨图像与高分辨图像之间关系来重建图像，使得重建后图像恢复更多的高频信息，目前已成为超分辨率图像重建的主流方法。……