基于壁画的对象识别技术研究的中期报告

基于壁画的对象识别技术研究的中期报告本研究旨在通过利用图像处理和机器学习技术，开发一种基于壁画的对象识别方法，以实现对古代壁画中的物体进行自动识别、分类和标记。本次中期报告主要介绍了研究的方法和进展情

基于壁画的对象识别技术研究的中期报告 本研究旨在通过利用图像处理和机器学习技术，开发一种基于壁画 的对象识别方法，以实现对古代壁画中的物体进行自动识别、分类和标 记。本次中期报告主要介绍了研究的方法和进展情况。 一、研究方法 基于壁画的对象识别方法主要分为以下几个步骤： 1.数据收集：通过对壁画进行数字化处理，获得高质量的数字图像 数据集。为了提高图像质量，我们使用了高像素分辨率的相机，并采用 HDR（高动态范围）技术获得了高质量的图像。 2.图像处理：通过对数字图像进行预处理，包括图像去噪、图像增 强、色彩空间转换等操作，以提高图像的视觉质量和可处理性。 3.特征提取：通过计算图像中的视觉特征，如色彩分布、纹理特 征、形状特征等，提取出适合分类的特征向量。 4.机器学习：使用机器学习算法进行训练和分类，以实现对壁画中 物体的识别和分类。 5.结果评估：根据实验结果，对算法进行评估和改进。 二、研究进展 1.数据收集：我们已经收集了大量壁画数字图像数据集，并进行了 HDR处理，以提高图像的视觉质量和对比度。 2.图像处理：目前我们已经完成了图像去噪和图像增强等预处理操 作，以提高图像的视觉质量和可处理性。 3.特征提取：我们已经实现了多种特征提取算法，包括基于颜色直 方图、LBP等方法的特征提取，以提取出适合分类的特征向量。 4.机器学习：我们已经实现了基于支持向量机（SVM）算法的物体