基于神經(jīng)網(wǎng)絡的中國水墨畫藝術風格學習.pdf

1、美術作品的藝術風格學習是一項有趣的研究活動。它的目的是讓計算機程序像人一樣“感知”提交給她的藝術圖片，從中抽取出它的“藝術風格特征”，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“藝術風格特征”。當前的藝術風格學習研究，大多局限在逐像素和逐樣本特征的“機械傳遞”技術中，回避了藝術風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)水墨畫藝術作品，針對它的特點，對直接

2、學習水墨畫的藝術風格特征進行了初步探索。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特征，即基于筆觸的技法特征，并對水墨技法特征進行了簡單分類；然后采用經(jīng)典的圖像預處理技術，如基于區(qū)域生長的圖像分割算法，基于細分的骨架提取等，對一幅水墨藝術作品進行局部數(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，引入比較成熟的機器學習模型——BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法，學習水墨作品各