计算机辅助水墨画分类系统设计与实现

发布时间：2017-10-29 05:20

  本文关键词：计算机辅助水墨画分类系统设计与实现

  更多相关文章： 水墨画 分类 真品 赝品

【摘要】：随着中国艺术品市场的不断繁荣,极具中国特色的水墨画受到了很多人的关注。市场上出现的大量赝品,不但会扰乱艺术品市场,而且会极大的干扰中国水墨画艺术的学习和传承。因此,本课题对水墨画基本特征和相关算法进行了深入研究,开发制作了计算机辅助水墨画分类系统,针对水墨画的真品和赝品进行分类。本系统在对水墨画分类时解决了如下问题：在水墨画墨迹的识别和量化处理时运用颜色直方图与颜色矩(Color Moments)的计算方法实现了对暗记和混色的辨识;在针对水墨画的提款识别量化时,运用对笔画的扰动度和笔画仰角结合字的重心解决了对提款中文字的风格量化问题；在对印鉴进行分析处理时,运用L*a*b*色差方法解决墨迹和背景色对印鉴色彩的干扰问题,同时运用了OPTA算法对印鉴骨架进行提取。经过深入研究和多次样品采集,发现水墨画各元素对系统分类的贡献度有很大差异,为解决因水墨画自身特点而对分类带来的误差问题,提出了加权KNN算法,通过对各特征元素进行加权运算,提高本系统对水墨画分类的准确率。
【关键词】：水墨画 分类 真品 赝品
【学位授予单位】：西北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：J212;TP391.7
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 概述9-14
• 1.1 引言9-11
• 1.1.1 中国水墨画的认识及其特点9-11
• 1.1.2 本系统针对水墨画在鉴别中的分类11
• 1.2 计算机水墨画分类系统实现目的和意义11-12
• 1.3 水墨画分类技术的发展现状12-14
• 1.3.1 传统的水墨画分类12
• 1.3.2 计算机辅助水墨画分类系统研究现状12-14
• 第二章 水墨画的基本元素及其特征提取14-21
• 2.1 水墨画主要组成元素14-16
• 2.1.1 墨迹14-15
• 2.1.2 印鉴15-16
• 2.1.3 提款16
• 2.2 水墨画组成元素特征16-17
• 2.3 元素特征的提取17-20
• 2.3.1 点特征的提取17
• 2.3.2 线特征的提取17-19
• 2.3.3 面特征的提取19
• 2.3.4 颜色特征的提取19-20
• 2.4 本章小结20-21
• 第三章 系统需求分析21-24
• 3.1 用户需求分析21-22
• 3.2 技术可行性22
• 3.3 系统主要功能22-23
• 3.4 系统主要性能23-24
• 第四章 系统设计及关键模块算法24-45
• 4.1 系统结构设计24-25
• 4.2 图像采集模块25-26
• 4.3 水墨画各元素特征提取分析处理模块26-41
• 4.3.1 墨迹26-31
• 4.3.1.1 水墨画墨迹的形成与认识26
• 4.3.1.2 印刷制品的色彩形成原理与认识26-27
• 4.3.1.3 复印制品中的暗记特征和混色现象27-29
• 4.3.1.4 墨迹的识别方法29
• 4.3.1.5 识别算法29-31
• 4.3.2 提款31-36
• 4.3.2.1 提款识别对象31-32
• 4.3.2.2 提款识别方法32-36
• 4.3.2.2.1 仰角特征识别33
• 4.3.2.2.2 扰度特征识别33-34
• 4.3.2.2.3 横竖笔划粗细比34
• 4.3.2.2.4 重心位置34-36
• 4.3.3 印鉴36-41
• 4.3.3.1 水墨画中印鉴的特征36
• 4.3.3.2 印鉴图案色彩过滤36-38
• 4.3.3.3 印鉴去噪图案骨架识别法38-41
• 4.3.3.3.1 使用OPTA算法提取印鉴骨架39
• 4.3.3.3.2 使用改良后OPTA算法提取印鉴骨架39-41
• 4.4 水墨画分类系统中实现分类的算法模块41-44
• 4.4.1 KNN算法41-42
• 4.4.2 KNN算法在水墨画分类系统中的应用42-44
• 4.4.2.1 样本数据选择42
• 4.4.2.2 特征向量提取42-43
• 4.4.2.3 KNN算法在水墨画分类中的实现过程43
• 4.4.2.4 传统的KNN算法存在的缺陷43
• 4.4.2.5 加权KNN算法在水墨画中的使用43-44
• 4.5 本章小结44-45
• 第五章 系统实现45-55
• 5.1 系统硬件技术的实现45
• 5.2 系统软件的实现45-53
• 5.3 本章小结53-55
• 第六章 系统测试55-62
• 6.1 测试环境55
• 6.2 系统运行测试55-61
• 6.3 系统分类测试结果分析61
• 6.4 本章小结61-62
• 第七章 讨论和展望62-64
• 7.1 工作总结62
• 7.2 展望62-64
• 参考文献64-66
• 致谢66

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本文编号：1111589