基于信號處理與統(tǒng)計(jì)方法的紋理分析在宣紙分類研究中的應(yīng)用.pdf

1、中國書畫藝術(shù)是中華民族的瑰寶。近年來伴隨著中國經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展隨之而來的是國畫造假的猖獗和泛濫。一直以來國畫鑒定都是以專家的經(jīng)驗(yàn)鑒定為主，但這種鑒定方式并不完善?？萍艰b別的方法雖有提及，但大多屬于介入式鑒別，對國畫有一定的損害。這兩類鑒定方法已經(jīng)不能滿足國畫藝術(shù)品市場繁榮發(fā)展的需求。
　　本文基于宣紙是國畫藝術(shù)重要載體的事實(shí)，將圖像處理中極其重要的紋理分析應(yīng)用于宣紙的分類研究，為國畫的宣紙鑒別提供了一種新的非介入式無損科技鑒定方法。本

2、研究主要需要解決紋理圖像的獲取、宣紙分類流程的確定以及宣紙紋理分析的實(shí)現(xiàn)三個問題。
　　首先，為滿足宣紙分類研究對高質(zhì)量紋理圖片的需求設(shè)計(jì)了專用的圖像采集系統(tǒng)。在設(shè)計(jì)過程中改進(jìn)了光源設(shè)計(jì)，使紋理圖像的不均勻度達(dá)到了0.58％，得到了光照均勻的宣紙紋理圖像。通過對不同放大倍率下的宣紙纖維紋理圖像進(jìn)行優(yōu)選，選取放大54倍時的紋理圖像作為本文紋理分析所用的紋理圖像。其次，在宣紙分類流程圖的設(shè)計(jì)階段，對比不同種類紋理分析方法對宣紙進(jìn)行分類

3、的效果，選取LAWS紋理與不確定性紋理譜方法對宣紙進(jìn)行紋理分析。對比不同種類分類算法對宣紙紋理特征進(jìn)行分類的結(jié)果，選取SVM算法對紋理特征進(jìn)行分類并確定了SVM算法應(yīng)用于宣紙分類時的最佳參數(shù)。最后，實(shí)現(xiàn)了LAWS紋理和不確定性紋理譜紋理分析方法對宣紙的分類，分類正確率分別為75.7%和78%。由于兩種方法單獨(dú)使用時對宣紙進(jìn)行分類的效果并不理想，所以對兩種算法進(jìn)行改進(jìn)。分析并提取兩種方法各自的優(yōu)勢進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，改進(jìn)算法后的宣紙分類正確率達(dá)