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面向文物修复的中国书法风格迁移研究与应用

发布时间:2024-06-06 02:01
  中国书法作品在传承中因自然或人为因素导致部分内容残缺损毁,因其内容抽象、风格各异,修复工作一直以来都是文化遗产修复领域的难点问题,主要依靠专家的临摹完成修复,存在修复效率低、质量差异大等问题,阻碍了珍贵书法、石刻等作品的“重生”。本文提出了一种基于深度学习神经网络的中国书法文字风格迁移方法,基于文物二三维模型提取书法文字数字图像,建立基于生成式对抗网络的风格迁移框架,设计和开发了原型系统,实现了文物破损文字的虚拟修复。本文的主要研究工作包括:(1)提出了面向石刻和书画中书法文字高精度数字化提取方法,针对石刻文物和书画文物数字化方法的特点,分别构建了面向三维模型(石刻文物)和二维图像(书画文物)的书法文字图像提取和预处理方法,为深度学习网络提供数据支持;(2)提出了一种基于生成式对抗网络的书法文字风格迁移框架,对现有深度学习模型进行分析和总结,构建了基于生成对抗网络的中国书法文字风格迁移框架,实现了中国书法文字的风格化生成;(3)提出了一种改进的生成式对抗网络模型,针对中国书法文字在整体结构、局部形态和墨色变化方面的特点,改进原始对抗网络的距离衡量方法,增加目标函数对整个训练过程进行约束...

【文章页数】:72 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

面向文物修复的中国书法风格迁移研究与应用



1研究背景与意义中国书法是中华民族独有的艺术瑰宝,其历史可溯源至三千多年前,是中国璀璨化的历史见证者,以其独特的文化内涵始终矗立于人类艺术之林。古往今来,书法无数文人墨客所喜爱,书法名作也让收藏家或爱好者为之倾倒,更有众多书法家不探索,终其一生。书法名家将自己的审美意识与情感融....


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单介绍并进行了分析比较。2.1深度学习深度学习(DeepLearning)属于机器学习领域的一个分支,是一组通过运用各类机器学习算法解决文本信息、图像、声音等各种问题的算法集合,它试图模拟数据的高层级特征信息提取。其它如深层结构学习,层次学习或深度机器学习(DeepMach....


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风格迁移这一小节将介绍图像风格迁移算法的相关技术和理论知识。首先对风格迁移方法概述,并对当前的风格迁移方法分类进行详解;然后介绍了风格迁移的原理,对现的算法进行了解读;最后,对风格迁移的网络结构进行了阐述,为后面的实验提供了理论基础。.1风格迁移概述图像处理技术一直是计算机视觉....


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(a)三维激光扫描臂(b)书法数据采集图13石刻书法数据采集3.2.2数据预处理在完成石碑书法数字化工作后,存储于计算机的三维数据是无法直接使用的。这是因为在对碑林石刻书法的扫描过程中,可能受到环境差异、设备状态、操作技巧等主客观因素的影响,扫描数据会产生一定的点云噪声信....



本文编号:3990137

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