TCPRA 3101.3-2025 文化資源數(shù)據(jù)與文化數(shù)字內(nèi)容重構(gòu)技術(shù)要求 第3部分：針?lè)ㄖ貥?gòu)

ICS35.240.01CCSL70團(tuán) 體 標(biāo) 準(zhǔn)T/CPRA3101.3—20253部分：針?lè)ㄖ貥?gòu)TechnicalspecificationforCulturalresourcesdataanddigitalcontentreconstructionPart3:Embroiderystitchesreconstruction2025-01-09發(fā)布 2025-01-09實(shí)施中國(guó)公共關(guān)系協(xié)會(huì)文化大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)委員會(huì) 發(fā)布T/CPRA3101.3-2025T/CPRA3101.3-2025PAGE\*ROMANPAGE\*ROMANII目 次前 言 II范圍 1規(guī)范性引用文件 1術(shù)語(yǔ)和定義 1術(shù)語(yǔ)和定義 1縮略語(yǔ) 2刺繡針?lè)ㄖ貥?gòu)流程 2重構(gòu)預(yù)處理 3針?lè)ㄖ貥?gòu)輸入數(shù)據(jù)要求 4數(shù)據(jù)預(yù)處理 4預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)要求 4圖案元素分解 4刺繡圖案分解 4元素特征提取 4針?lè)ㄖ貥?gòu) 5重構(gòu)結(jié)果評(píng)價(jià) 5結(jié)果數(shù)據(jù)模型 5針?lè)ㄖ貥?gòu)結(jié)果質(zhì)量要求 5針?lè)ㄖ貥?gòu)評(píng)價(jià) 5前 言GB/T1請(qǐng)注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專(zhuān)利。本文件的發(fā)布機(jī)構(gòu)不承擔(dān)識(shí)別專(zhuān)利的責(zé)任。本文件由中國(guó)公共關(guān)系協(xié)會(huì)文化大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)委員會(huì)（國(guó)家文化大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟）提出并歸口。本文件起草單位：北京郵電大學(xué)、北京玖揚(yáng)科技有限公司、伏羲云（北京）文化科技有限公司。T/CPRA3101.3-2025T/CPRA3101.3-2025PAGEPAGE1文化資源數(shù)據(jù)與文化數(shù)字內(nèi)容重構(gòu)技術(shù)要求第3部分：針?lè)ㄖ貥?gòu)范圍規(guī)范性引用文件（包括所有的修改單適用于本文件。T/CPRA3100.1文化資源數(shù)據(jù)解構(gòu)技術(shù)要求第1部分：二維圖像T/CPRA300文化數(shù)字內(nèi)容分類(lèi)與代碼T/CPRA301文化資源數(shù)據(jù)分類(lèi)與代碼T/CPRA3101.11部分：紋樣重構(gòu)術(shù)語(yǔ)和定義術(shù)語(yǔ)和定義下列術(shù)語(yǔ)和定義適用于本文件。culturalelementT/CPRA3100.1定義3.1.1]文化資源數(shù)據(jù)culturalresourcesdata對(duì)人類(lèi)文化中傳承下來(lái)并可以傳播利用的文化（包括物質(zhì)的和非物質(zhì)的）進(jìn)行數(shù)字化采集后，所得來(lái)源：T/CPRA301定義3.1.1]文化數(shù)字內(nèi)容culturaldigitalcontent來(lái)源：T/CPRA300定義3.1.1]reconstruction來(lái)源：T/CPRA3101.13.1.5]刺繡針?lè)ㄖ貥?gòu)embroiderystitchesreconstruction對(duì)傳統(tǒng)刺繡中的運(yùn)針?lè)椒?、針?lè)ㄐ蛄小⒗C線色彩及針腳密度等特征進(jìn)行提取，通過(guò)人機(jī)協(xié)同方法，重新生成滿足現(xiàn)代審美和功能需求且符合中華民族文化基因傳承過(guò)程的針?lè)ā？s略語(yǔ)下列縮略語(yǔ)適用于本文件。SNRSignal-NoiseRatio信噪比PSNRPeakSignaltoNoiseRatio峰值信噪比MSEMeanSquareError均方誤差SSIMStructuralSimilarity結(jié)構(gòu)相似性LPIPSLearnedPerceptualImagePatchSimilarity學(xué)習(xí)感知圖像塊相似度FIDFrechetInceptionDistanceFrechet初始距離刺繡針?lè)ㄖ貥?gòu)流程如圖1所示，刺繡針?lè)ㄖ貥?gòu)流程包括重構(gòu)預(yù)處理、針?lè)ǚ纸狻⑨樂(lè)ㄖ貥?gòu)、重構(gòu)成果評(píng)價(jià)四個(gè)環(huán)節(jié)。各個(gè)環(huán)節(jié)具體內(nèi)容及相互關(guān)系如下：刺繡重構(gòu)數(shù)據(jù)重構(gòu)預(yù)處理刺繡重構(gòu)數(shù)據(jù)重構(gòu)預(yù)處理是否符合預(yù)處理要求？是針?lè)ǚ纸忉樂(lè)ㄖ貥?gòu)重構(gòu)結(jié)果評(píng)價(jià)圖1針?lè)ㄖ貥?gòu)流程重構(gòu)預(yù)處理針?lè)ㄖ貥?gòu)輸入數(shù)據(jù)要求輸入刺繡圖像數(shù)據(jù)應(yīng)滿足以下要求：tif、jpg、png、bmp、gif等格式圖片；256*256；RGB色彩模式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)；816位色彩存儲(chǔ)；應(yīng)具備基本的元數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)噪聲去除刺繡圖像噪聲去除的技術(shù)要求如下：分析二維圖像噪聲源；支持各種類(lèi)型的圖像進(jìn)行噪聲去除；在圖像噪聲去除中原始圖像的結(jié)構(gòu)和色彩不應(yīng)有變化。二維圖像光照平衡支持各種類(lèi)型的圖像縮放，并且盡可能不對(duì)原始圖像內(nèi)容做任何改變；盡可能從原圖中消除光照不均勻的影響；光照均衡后圖像滿足各類(lèi)測(cè)評(píng)。預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)要求圖像預(yù)處理后應(yīng)符合以下技術(shù)要求：圖像干凈，應(yīng)使用相應(yīng)的去噪算法對(duì)圖像的噪點(diǎn)進(jìn)行合理處理；SNR>20；PSNR>30；均方誤差MSE<400，均方誤差MSE<400。圖案元素分解刺繡圖案分解刺繡圖案分解的技術(shù)要求如下：應(yīng)分解為最小的刺繡圖案元素；保護(hù)圖案邊緣性信息；分解后圖案元素應(yīng)有完整的語(yǔ)義。元素特征提取圖案元素特征提取的技術(shù)要求如下：應(yīng)包含圖案元素多層次特征；對(duì)圖像質(zhì)量波動(dòng)保持魯棒性；提取特征應(yīng)涵蓋刺繡圖像整體風(fēng)格。針?lè)ㄖ貥?gòu)在針?lè)ㄖ貥?gòu)過(guò)程中應(yīng)滿足的技術(shù)要求如下：應(yīng)支持人機(jī)交互和自動(dòng)化兩種方式進(jìn)行特定針?lè)?lèi)型重構(gòu)；應(yīng)保證重構(gòu)針?lè)ㄍ耆w現(xiàn)圖案元素特征，重構(gòu)結(jié)果應(yīng)在預(yù)期的位置，顏色值不飄移；應(yīng)確保重構(gòu)后不同元素針?lè)L(fēng)格統(tǒng)一，過(guò)渡自然，體現(xiàn)集中式的和諧特征；重構(gòu)結(jié)果評(píng)價(jià)結(jié)果數(shù)據(jù)模型針?lè)ㄖ貥?gòu)數(shù)據(jù)模型，描述二維圖像基礎(chǔ)相關(guān)信息，具有的屬性，如表1所示：1針?lè)ㄖ貥?gòu)信息表屬性編號(hào)必選/可選屬性名數(shù)據(jù)類(lèi)型長(zhǎng)度(字節(jié))解釋1必選KeyId字符串64唯一標(biāo)識(shí)符2必選Source字符串64來(lái)源3可選Type枚舉1針?lè)?lèi)型4可選DownloadURL字符串1024下載鏈接5可選PosterName字符串256發(fā)布者名稱(chēng)7可選PosterURL字符串1024發(fā)布者鏈接8可選ViewCount整型4瀏覽次數(shù)9可選DownloadCount整型4下載次數(shù)10可選VectorDisplay整型4重構(gòu)瀏覽鏈接11可選FileSize長(zhǎng)整型8重構(gòu)大?。▎挝蛔止?jié)）12可選Description字符串1024描述信息13必選StoragePath字符串1024重構(gòu)存儲(chǔ)路徑針?lè)ㄖ貥?gòu)結(jié)果質(zhì)量要求針?lè)ㄖ貥?gòu)后所生成的圖像應(yīng)滿足以下要求：>90；SNR>20；PSNR>30；MSE<400；LPIPS<0.35；FrechetFID<150。針?lè)ㄖ貥?gòu)評(píng)價(jià)主觀評(píng)價(jià)邀請(qǐng)大于等于15位評(píng)價(jià)員，從以下角度對(duì)針?lè)ㄖ貥?gòu)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)：針?lè)ê侠硇裕荷纱汤C圖像針?lè)ㄅc圖案元素的符合程度；交互一致性：相同的語(yǔ)義，在不同的生成場(chǎng)景下，其生成的內(nèi)容是否能保證是同一類(lèi)；視覺(jué)真實(shí)性：生成圖像的整體視覺(jué)感官是否一致，針?lè)ǖ募y理是否清晰，線跡方向是否真實(shí)；復(fù)雜程度：用戶(hù)使用該重構(gòu)方法生成圖像時(shí)的交互量與生成難度；0100客觀評(píng)價(jià)客觀評(píng)估使用數(shù)學(xué)模型給出針?lè)ㄖ貥?gòu)的量化值，客觀評(píng)價(jià)作為評(píng)判主要指標(biāo)，方法分別如下：1信噪比j)和f(i,j)分別是原始圖像和去噪后的圖像在點(diǎn)(ij)處的灰度值。1SNR=10log10

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Σ??Σ??1[??,????,??峰值信噪比PSNR：表示信號(hào)最大可能功率和影響它的表示精度的破壞性噪聲功率比值，常用對(duì)數(shù)分2所示，則表示圖像顏色的最大取值，8位采樣點(diǎn)表示為255，MSE表示均方誤差。??PSNR=10logPSNR=10log10 ?=20log10??

??#2均方誤差MSE：用來(lái)衡量重構(gòu)圖像與原圖像差異程度的一種衡量。如公式（3）所示，M和N分和K(i,j)分別是原始圖像和去噪后的圖像在點(diǎn)(ij)處的灰度值。MSE=1??

??1ΣΣ

??,???,? 2#300學(xué)習(xí)感知圖像塊相似度LPIPS（5）和y表示第l和Wl分別是第l層特征圖的高度和寬度，N是所有考慮層的總數(shù)，ωl是第l層的權(quán)重，||?||表示歐幾里得范數(shù)。LPIPSx,y=1 ???

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