基于信號處理與統(tǒng)計方法的紋理分析在宣紙分類研究中的應用.pdf

1、中國書畫藝術是中華民族的瑰寶。近年來伴隨著中國經(jīng)濟飛速發(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)驗鑒定為主，但這種鑒定方式并不完善。科技鑒別的方法雖有提及，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)不能滿足國畫藝術品市場繁榮發(fā)展的需求。
　　本文基于宣紙是國畫藝術重要載體的事實，將圖像處理中極其重要的紋理分析應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現(xiàn)三個問題。
　　首先，為滿足宣紙分類研究對高質量紋理圖片的需求設計了專用的圖像采集系統(tǒng)。在設計過程中改進了光源設計，使紋理圖像的不均勻度達到了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計階段，對比不同種類紋理分析方法對宣紙進行分類

3、的效果，選取LAWS紋理與不確定性紋理譜方法對宣紙進行紋理分析。對比不同種類分類算法對宣紙紋理特征進行分類的結果，選取SVM算法對紋理特征進行分類并確定了SVM算法應用于宣紙分類時的最佳參數(shù)。最后，實現(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%。由于兩種方法單獨使用時對宣紙進行分類的效果并不理想，所以對兩種算法進行改進。分析并提取兩種方法各自的優(yōu)勢進行有機結合，改進算法后的宣紙分類正確率達