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本发明涉及一种文物数字线图的绘制方法、绘制系统及绘制装置，在文物实际二维影像条件下，通过训练得到的神经网络，通过多层次神经网络进行自适应提取和抽象表征，并同时关注轮廓和纹理信息，自动生成文物轮廓和纹理线图，既能保证输出线图与输入图像在像素上的一致性，又能保证文物轮廓和纹理信息的线条连续性、连接方式和形状特点，从而保证了输出线图与输入图像在语义表达上的一致性，该方法共包含三个部分：模型架构、模型的训练和模型的前向传递，通过已经标注好的数据集在所提出的损失函数前提下对网络进行训练，得到优化后的网络参数；在模型的前向传递中，利用已经优化的网络参数对输入的文物图像进行自动计算，输出文物的数字线图。

本发明提供一种数字图像点阵定位方法、装置、设备及存储介质，属于图像处理技术领域。该方法包括：对待处理图像进行差分处理，得到处理后的差分图像；提取差分图像中置信度满足第一预设条件的第一网格点阵集合；根据网格线以及网格点阵特征，在第一网格点阵集合中筛选确定满足第二预设条件的第二网格点阵集合。本发明可以通过网格线以及网格点阵特征，获取网格点阵中每个点的位置信息。

本发明公开了一种基于定量表征形变孪晶体积分数的图像处理方法，包括以下步骤：对图像进行预处理，生成预处理图像；基于傅里叶定向滤波以及Frangi定向滤波对预处理图像作滤波处理及使用阈值分割方法进行图像分割，生成分割图像；去除分割图像的杂质得到处理后的过滤图像；若得到的过滤图像中，形变孪晶没有全部得到提取，则使用基于傅里叶定向滤波以及Frangi定向滤波对预处理图像作滤波处理及使用阈值分割方法进行图像分割，选取去噪的过滤图像中未提取的孪晶；拟合得出的最终结果即为形变孪晶的体积分数。本发明不受目标与背景对比度不强等因素的限制，应用于对形变孪晶的统计与分析，具有简单高效以及误差小的特点，具有很高的实际应用价值。

本发明利用频域数字水印算法鲁棒性强的优点，公开了一种基于矩阵奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的四元数彩色数字图像盲水印方法。本发明根据四元数表示的图像在奇异值分解后所得对角矩阵的特点，通过量化对角矩阵的最大特征值来完成彩色数字水印的嵌入与盲提取。本发明将彩色数字水印嵌入到彩色宿主图像中，不但具有较强的鲁棒性，而且具有较好的水印隐蔽性和较大的嵌入容量，解决了大容量彩色图像数字水印算法鲁棒性差的难题，适用于强鲁棒性的大容量数字媒体版权保护的场合。

本发明属于计算摄影学、计算机图形学和数字图像处理技术领域，公开了一种基于分块特征交互图像色彩编辑方法、数字图像处理系统。将图像分块，以图像块在LUV坐标基下，UV与L存在线性关系且在小的分块内UV与L存在相同的线性关系系数。线性关系系数作为分块图像的特征建立图像色彩扩散优化模型；利用图像变换前后内容的结构不变性，通过LLE简化优化模型；利用稀疏线性代数方程组进行求解。本发明利用局部分块图像，亮度信号与色彩信号之间的线性关系，构建了图像的色彩扩散模型。将亮度与色彩的线性系数作为分块图像特征进行建模，完整保留图像内容。同时由于分块特征表示某一区域，模型具有较好的鲁棒性。