基于藝術風格的繪畫圖像分類研究.pdf

1、繪畫是人類文明發(fā)展歷程中一種重要的文化藝術表現(xiàn)形式，多年來產(chǎn)生了大量的繪畫作品。針對這些繪畫作品的研究，一直是人們了解人類的歷史、文化、藝術以及科技的發(fā)展史，從而進一步推動人類文明發(fā)展的一種重要手段。隨著數(shù)字化技術的發(fā)展和廣泛應用，越來越多的繪畫作品逐漸實現(xiàn)了數(shù)字化，使得大規(guī)模的繪畫藝術分析成為可能。但隨著大量數(shù)字化繪畫圖像資源的出現(xiàn)為研究者們帶來了豐富研究資料的同時，研究者們又面臨著如何有效使用這些海量數(shù)字資源的新問題。其中，如何利用

2、計算機對這些海量繪畫圖像進行有效分類以便于研究者的進一步研究，是一個需要首先解決的重要課題。
　　 不同于一般的自然圖像，繪畫作品都是人工作品，具有自身的藝術風格等特有屬性。而傳統(tǒng)的計算機圖像分類方法由于并未考慮到繪畫圖像的藝術風格的一些特性，并不適合直接應用于繪畫圖像上。本文研究利用繪畫圖像所特有的藝術風格特性來實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)字繪畫圖像的分類處理。
　　 本文主要工作與創(chuàng)新包括:
　　 1)提出了一種基于繪畫技

3、法的藝術風格描述符構建方法。在對大量藝術類文獻研究分析的基礎上，研究了中西方繪畫和不同朝代的敦煌壁畫兩類數(shù)繪畫圖像樣本，從繪畫技法的角度展開了深入分析并提出了三個特征和三大類屬性以及十六個特征來描述繪畫圖像的藝術風格的方法，并實現(xiàn)了基于該方法的繪畫圖像分類。實驗結果驗證了該方法的可行性。
　　 2)提出了一種基于藝術風格相似性規(guī)則的不同藝術風格的繪畫圖像分類方法?；谌四X認知機制和相似性原理，研究分析了藝術風格自身屬性，建立了藝

4、術風格相似性規(guī)則。在遵循規(guī)則的基礎上，對藝術領域中普遍認可的風格特征進行量化，計算出圖像風格的自我相似性描述符，然后計算出圖像與其它所有樣本圖像的相似性系數(shù)來構成相似性矩陣，最后使用Adaboost算法實現(xiàn)未知繪畫作品的類別判斷。實驗結果也證明了基于藝術風格相似性規(guī)則進行繪畫圖像分類的有效性。
　　 3)提出了一種基于顯著性的不同藝術風格繪畫圖像分類方法。根據(jù)人類視覺對感觀世界所呈現(xiàn)的視覺信息具有選擇性視覺注意這一特性，首先提出

5、了一種人類視覺顯著性檢測方法，通過結合顏色增強算法以及基于全局區(qū)域對比度方法各自的優(yōu)點，來獲取更為精確的顯著性圖并且在公開數(shù)據(jù)庫上對這種方法進行了評估。然后在顯著性圖基礎上進行基于概率模型的分類。該方法在不同藝術風格的敦煌壁畫數(shù)據(jù)庫以及Caltech101，Caltech256兩個通用數(shù)據(jù)庫上的實驗結果表明，基于視覺顯著性的方法應用于基于藝術風格的繪畫圖像分類是有效的，同時也可以擴展應用于通用的圖像分類，其性能表現(xiàn)良好，說明該方法魯棒性