基于知识学习的文物色彩复原数字化理论与方法研究

基本信息
批准号:61373072
项目类别:面上项目
资助金额:81.00
负责人:徐迎庆
学科分类:
依托单位:清华大学
批准年份:2013
结题年份:2017
起止时间:2014-01-01 - 2017-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:王凤平,孙志军,李林,吴冠英,李泉水,宋文雯,付心仪,魏文,李岩
关键词:
拉曼谱术半监督学习色彩复原敦煌壁画
结项摘要

Digitized recovery of the cultural relics' colors is very important research topic in e-heritage, it has impacted theoretical value and many potential applications in related field. Due to it involves the comprehensive knowledge of interdisciplinary fields, traditional recovery methods simply based on materials of cultural relics or digitized ways usually can not to our satisfaction. In order to address this problem, we propose a knowledge-learning based method to recover colors of cultural relics. We choose Dun-Huang murals as the typical sample of study. Multi-feature data can be obtained through means of advanced physical and chemical measurement based on Raman spectroscopy and analysis, together with high resolution digital image acquisition such as Gigapixel image technology. We employ the idea of Semi-Supervised Learning, Manifold Propagation and Support Vector Regression, then build up the statistical model of the relationship between data of multi-source and multi-format. In the context of interdisciplinary research, the purpose of this project is to put high tech methods such as physical and chemical test or digital analysis into art conservation, to obtain the objective and authentic recovery of damaged relics, and finally come up with an effective method over this challenging problem.

文物色彩的数字化复原在许多领域都有着重要的理论价值和广泛的应用前景。由于涉及多学科交叉和多领域综合的知识,仅涉及文物物质基础或仅使用数字化手段的单一复原方法往往力不从心。针对这一问题,本课题提出基于知识学习的文物色彩复原的数字化理论与方法。以敦煌壁画为典型研究对象,通过以拉曼谱术为主的现代物理化学测试分析、高保真数字图像采集和处理(如:千兆像素图像技术)等手段获取多特征数据,使用半监督学习的流型传播算法与支持向量回归方法,建立多源异构数据之间的统计分析模型。课题目的是在学科交叉背景下,将物理化学分析、数字化方法等高科技手段用以文化遗产保护,得到变褪色文物的颜色客观真实复原,为文物色彩复原的解决提供有效的手段。

项目摘要

文物色彩的数字化复原在许多领域都有着重要的理论价值和广泛的应用前景。由于涉及多学科交叉和多领域综合的知识,仅涉及文物物质基础或仅使用数字化手段的单一复原方法往往力不从心。针对这一问题,本课题提出实验数据和知识学习的文物色彩复原的数字化理论与方法。以敦煌壁画、先农坛古代建筑彩画等典型彩色壁画为研究对象,进行实地烟熏壁画模拟实验以及原地原位测量实验,通过以拉曼谱术为主的现代物理化学测试分析、高保真数字图像采集和处理等手段获取多特征数据,提出基于半监督学习的烟熏壁画色彩复原理论框架。课题目的是在学科交叉背景下,将物理化学分析、数字化方法和知识学习等高科技手段有效结合,用以文化遗产保护,得到变褪色文物的颜色客观真实复原,为文物色彩复原的解决提供有效的手段。本项目共发表高水平论文17篇,申请国内专利3项,其中获得授权专利2项。提出了烟熏壁画色彩复原领域的一系列关键理论与技术,包括:典型矿物颜料物理化学分析方法与成果,典型烟熏洞窟原位x射线荧光分析方法,先农坛神库中的古建彩画原位拉曼分析成果,敦煌烟熏壁画模拟实验理论与方法体系,烟熏过程中温度、颗粒度、配比等对颜料的影响成果,基于知识学习的烟熏壁画数字化色彩复原理论与方法等。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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