基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中國水墨畫藝術(shù)風(fēng)格學(xué)習(xí).pdf

1、美術(shù)作品的藝術(shù)風(fēng)格學(xué)習(xí)是一項(xiàng)有趣的研究活動。它的目的是讓計算機(jī)程序像人一樣“感知”提交給她的藝術(shù)圖片，從中抽取出它的“藝術(shù)風(fēng)格特征”，并將這種特征賦予另外一幅畫，讓這幅圖畫既包含自己固有的特征信息，又以某種方式體現(xiàn)出被賦予的“藝術(shù)風(fēng)格特征”。當(dāng)前的藝術(shù)風(fēng)格學(xué)習(xí)研究，大多局限在逐像素和逐樣本特征的“機(jī)械傳遞”技術(shù)中，回避了藝術(shù)風(fēng)格本身是什么這一問題，缺乏對這方面的探討。
　　 本文專注于中國傳統(tǒng)水墨畫藝術(shù)作品，針對它的特點(diǎn)，對直接

2、學(xué)習(xí)水墨畫的藝術(shù)風(fēng)格特征進(jìn)行了初步探索。課題首先通過分析大量水墨作品，初步定義了水墨畫的局部藝術(shù)特征，即基于筆觸的技法特征，并對水墨技法特征進(jìn)行了簡單分類；然后采用經(jīng)典的圖像預(yù)處理技術(shù)，如基于區(qū)域生長的圖像分割算法，基于細(xì)分的骨架提取等，對一幅水墨藝術(shù)作品進(jìn)行局部數(shù)據(jù)(圖元)的提取操作；其次，利用圖像直方圖處理技術(shù)和灰度共生矩陣統(tǒng)計分析方法，抽取各個圖元的紋理特征參數(shù)；最后，引入比較成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)模型——BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，學(xué)習(xí)水墨作品各