计算机辅助水墨画分类系统设计与实现

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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。
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