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基于门控卷积生成对抗网络的西汉漆箱纹饰图案数字化修复研究
被引量：
2
1
作者
周强
王露
+3 位作者
冯金牛
王莹
朱建锋
罗宏杰
《陕西科技大学学报》
北大核心
2024年第1期153-160,共8页
中国历史上漆器以其精美的纹饰技法闻名于世,针对古代漆器表面破损严重、纹饰信息大面积缺失的彩绘漆箱修复难题,提出了一种门控卷积生成对抗网络(GC-GAN)的古代漆箱表面图案修复方法.该方法采用门控卷积结构改进生成对抗网络模型,以提...
中国历史上漆器以其精美的纹饰技法闻名于世,针对古代漆器表面破损严重、纹饰信息大面积缺失的彩绘漆箱修复难题,提出了一种门控卷积生成对抗网络(GC-GAN)的古代漆箱表面图案修复方法.该方法采用门控卷积结构改进生成对抗网络模型,以提升模型对于图像中有效像素的学习能力并解决不规则大面积图像区域的高分辨率修复问题.在此基础上,首先对漆箱图案中的畸变、破损和缺失部分进行掩膜处理,然后使用GC-GAN生成掩膜区域的图案.针对漆箱纹饰图案样本数量少的问题,借助迁移学习思想,将模型在CelebA、SVHN等多种公共数据集上学习到的知识迁移到漆箱纹饰上.最终实现了“西安凤栖原西汉家族墓地”M1墓室中出土的大型木胎彩绘漆箱表面纹饰的数字化虚拟修复.
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关键词
漆器
西汉漆箱纹饰图案
数字化修复
门控卷积
生成对抗网络
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职称材料
面向古陶器断代识别的纹饰与器型特征提取方法研究
2
作者
冯金牛
周强
+2 位作者
张静
王莹
罗宏杰
《陕西科技大学学报》
北大核心
2023年第4期180-187,共8页
针对于不同历史时期古陶瓷外观特征挖掘不足的现状,从器型和纹饰两个方向研究提取古代玉壶春瓶外观特征的方法,分别在建立玉壶春瓶轮廓模型的基础上精确提取器型特征,构建蕉叶纹纹饰的局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)和方向梯...
针对于不同历史时期古陶瓷外观特征挖掘不足的现状,从器型和纹饰两个方向研究提取古代玉壶春瓶外观特征的方法,分别在建立玉壶春瓶轮廓模型的基础上精确提取器型特征,构建蕉叶纹纹饰的局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)等纹饰特征,并通过器型、纹饰特征的广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network, GRNN)融合模型实现元明清三个时期玉壶春瓶的辨识.实验表明:本方法不仅能够准确提取古陶瓷具有代表性的器型和纹饰特征,发掘其外观随时代演变的一般规律,并且能够利用器型和纹饰特征准确判断玉壶春瓶的朝代,辅助古陶瓷文物的研究和数字化保护工作.
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关键词
玉壶春瓶
元明清时期
纹饰特征
器型特征
信息融合
GRNN
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职称材料
题名
基于门控卷积生成对抗网络的西汉漆箱纹饰图案数字化修复研究
被引量：
2
1
作者
周强
王露
冯金牛
王莹
朱建锋
罗宏杰
机构
陕西科技大学
电气与控制工程学院
陕西科技大学硅酸盐质文化遗产研究院
上海
大学
材料科学与工程学院
出处
《陕西科技大学学报》
北大核心
2024年第1期153-160,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFC1520100)。
文摘
中国历史上漆器以其精美的纹饰技法闻名于世,针对古代漆器表面破损严重、纹饰信息大面积缺失的彩绘漆箱修复难题,提出了一种门控卷积生成对抗网络(GC-GAN)的古代漆箱表面图案修复方法.该方法采用门控卷积结构改进生成对抗网络模型,以提升模型对于图像中有效像素的学习能力并解决不规则大面积图像区域的高分辨率修复问题.在此基础上,首先对漆箱图案中的畸变、破损和缺失部分进行掩膜处理,然后使用GC-GAN生成掩膜区域的图案.针对漆箱纹饰图案样本数量少的问题,借助迁移学习思想,将模型在CelebA、SVHN等多种公共数据集上学习到的知识迁移到漆箱纹饰上.最终实现了“西安凤栖原西汉家族墓地”M1墓室中出土的大型木胎彩绘漆箱表面纹饰的数字化虚拟修复.
关键词
漆器
西汉漆箱纹饰图案
数字化修复
门控卷积
生成对抗网络
Keywords
lacquerware
ornamentation of lacquer boxes of the Western Han Dynasty
digital restoration
gated convolution
generative adversarial networks
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
K854 [历史地理—考古学及博物馆学]
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职称材料
题名
面向古陶器断代识别的纹饰与器型特征提取方法研究
2
作者
冯金牛
周强
张静
王莹
罗宏杰
机构
陕西科技大学
电气与控制工程学院
陕西科技大学硅酸盐质文化遗产研究院
上海
大学
材料科学与工程学院
出处
《陕西科技大学学报》
北大核心
2023年第4期180-187,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFC1520100)
陕西省科技厅科技计划项目(2019GY-090)。
文摘
针对于不同历史时期古陶瓷外观特征挖掘不足的现状,从器型和纹饰两个方向研究提取古代玉壶春瓶外观特征的方法,分别在建立玉壶春瓶轮廓模型的基础上精确提取器型特征,构建蕉叶纹纹饰的局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)等纹饰特征,并通过器型、纹饰特征的广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network, GRNN)融合模型实现元明清三个时期玉壶春瓶的辨识.实验表明:本方法不仅能够准确提取古陶瓷具有代表性的器型和纹饰特征,发掘其外观随时代演变的一般规律,并且能够利用器型和纹饰特征准确判断玉壶春瓶的朝代,辅助古陶瓷文物的研究和数字化保护工作.
关键词
玉壶春瓶
元明清时期
纹饰特征
器型特征
信息融合
GRNN
Keywords
jade pot spring bottle
Yuan,Ming and Qing dynasties
decorative features
shape characteristics
information fusion
GRNN
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于门控卷积生成对抗网络的西汉漆箱纹饰图案数字化修复研究
周强
王露
冯金牛
王莹
朱建锋
罗宏杰
《陕西科技大学学报》
北大核心
2024
2
在线阅读
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职称材料
2
面向古陶器断代识别的纹饰与器型特征提取方法研究
冯金牛
周强
张静
王莹
罗宏杰
《陕西科技大学学报》
北大核心
2023
0
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