摘要：基于传统的固化技术,因地制宜地提出了将磷石膏和疏浚淤泥预先混合成基质土,再添加水泥进行固化的方法,以期达到经济有效地将废弃物转化为良质土资源的目的。在几种养护龄期下,通过对固化的不同混合比磷石膏-疏浚淤泥混合土进行无侧限抗压强度试验、直剪试验和渗透试验以明确合理的磷石膏/疏浚淤泥混合比例以及固化混合土的工程性质。根据试验结果,在综合分析了固化混合土的强度及渗透性的基础上,得出基质土中的磷石膏和疏浚淤泥最佳质量混合比约为1∶3.5~1.2∶1,此混合比例的基质土中在仅掺ac=100 kg/m3的水泥的情况下无侧限抗压强度可达450~900 kPa左右,渗透系数k在10-5~10-6cm/s数量级。

摘要：提出了一种交互式东巴画数字模拟方法。设计并开发了一个东巴画白描图绘制系统,通过交互方式方法建立图形元素数据库,选取不同图形元素组合后获得光滑、连续的白描图图像;采用多频率噪声积分卷积算法模拟块状纹理的混色效果,生成东巴画前景图像;采用纹理合成算法产生东巴画背景图像,通过前景图像与背景图像融合、局部色彩传输方法获得最终东巴画数字仿真结果。算法简单有效,是少数民族艺术风格作品数字化模拟的有效补充,有利于少数民族文化数字化保护和传承。

摘要：针对纳西族东巴画艺术形象线条突出、色彩分明、样本较少的特点,提出一种端到端的基于图神经网络的东巴画小样本分类方法.首先,设计多分辨率多尺度的图像特征提取网络,图像特征与边缘特征融合后嵌入图神经网络中作为节点,构建分类图神经网络;其次,以边标记作为架构并采用二维边标记特征作为图像分类依据,保留节点分类时所需的类内相似性和类间相异性;最后,提出自注意力机制与特征显著性注意力机制相结合的方法更新节点特征,增强了节点之间的特征关联性.模型使用Python实现并用RTX2080Ti在自建东巴画数据集上进行实验,结果表明,所提方法较好地提取了东巴图像特征,保留了东巴画分类所需的图像局部细节和节点间相似性特征,与对比算法相比,提高了分类准确度,并有更低的分类精度标准差.

摘要：目的针对现有刺绣模拟算法中针线感不强、针线轨迹方向单一等问题,提出了一种基于多尺度双通道卷积神经网络的刺绣模拟算法。方法1)搭建多尺度双通道网络,选取一幅刺绣艺术作品作为风格图像,将MSCOCO(microsoft common objects in context)数据集作为训练集,输入网络得到VGG(visual geometry group)网络损失和拉普拉斯损失;2)将总损失值传回到网络,通过梯度下降法更新网络参数,并且重复更新参数直到指定的训练次数完成网络训练;3)选取一幅目标图像作为刺绣模拟的内容图像,输入训练完成的网络,获得具有刺绣艺术风格的结果图像;4)使用掩模图像将得到的结果图像与绣布图像进行图像融合,即完成目标图像的刺绣模拟。结果本文算法能产生明显的针线感和多方向的针线轨迹,增强了刺绣模拟绘制艺术作品的表现力。结论本文将输入图像经过多尺度双通道卷积神经网络进行前向传播,并使用VGG19、VGG16和拉普拉斯模块作为损失网络进行刺绣模拟。实验结果表明,与现有卷积神经网络风格模拟算法对比,本文提出的网络能够学习到刺绣艺术风格图像的针线特征,得到的图像贴近真实刺绣艺术作品。

摘要：以山楂、黄精、枸杞、绞股蓝、红茶为原料制备一种红茶菌复合发酵饮品。应用D-最优混料设计法建立发酵原料配比与目标值的回归模型,研究得到各原料的最优配方:红茶36.79%、山楂33.21%、枸杞10.00%、黄精10.00%、绞股蓝10.00%。在此原料配方基础上,考察了红茶菌接种量、基质糖添加量及原料浸提料水比3个因素对发酵饮品品质的影响,应用正交实验设计法确定出最优发酵工艺参数为:接种量2.5%,糖添加量15%,料水比1:10。在此条件下制备所得红茶菌复合发酵饮品中黄酮含量1.67 mg/mL、茶多酚含量1.83 mg/mL、总糖含量34.27 mg/mL、总酸含量19.01 mg/mL、感官评分82。清除DPPH自由基的抗坏血酸当量抗氧化能力为0.09 mg/mL,对铁离子还原力的抗坏血酸当量抗氧化能力为0.60 mg/mL。该产品不仅酸甜爽口,还富含多种活性成分及益生菌,具备一定抗氧化能力,是一种有益健康的功能性饮品。

摘要：以药食两用资源黄精为主要原料研制一款袋泡茶。采用发酵法对黄精进行预加工,经微生物的生物转化作用,黄精刺激性得到有效改善,对HUVEC人脐静脉血管内皮细胞氧化损伤的保护作用显著提高。进一步应用D-最优混料设计法研究黄精袋泡茶的最优配方,建立复配的各原料配比与目标值的回归模型,得到各原料最优添加比例:发酵黄精50.00%、枸杞11.59%、陈皮18.66%、绿茶19.75%,此配方下所得袋泡茶各项指标值为多糖含量545.23mg/g,茶多酚含量603.34 mg/g,黄酮含量38.78 mg/g,感官评分83.40分。此袋泡茶口感甘醇,富含各种活性成分,能满足大众追求"绿色、天然、健康、便捷"的日常保健需求。

摘要：爨体字作为典型的衬线字体,不同于黑体、微软雅黑、等线这些非衬线字体,其字形结构十分多样.为了防止爨体字在生成过程中笔画弯折处出现伪影和模糊的现象,提出一种基于稠密自适应生成对抗网络的爨体字风格迁移模型.首先,生成器通过稠密自适应卷积块更加充分地提取风格特征和内容特征;然后,像素判别器对真实图片和生成图片进行分辨;再采用对抗损失、迁移损失、梯度损失和边缘损失对生成网络进行参数调节;最后,将自行采集的爨体字数据集作为训练集送入模型进行训练.实验结果证明,所提模型能够有效地学习到风格特征,达到更好的生成效果;其生成结果在字形大小保持上优于Zi-to-zi模型,在笔画细节特征的保留上优于StarGANv2以及CycleGAN模型,并在SSIM和L1 loss指标上得到了验证.

摘要：非真实感绘制(NPR)也称艺术化渲染,主要用于模拟艺术化的绘制风格。随着图像处理技术的不断发展,研究者已经对中国特有的中国水墨画、烙画、云南重彩画等艺术作品进行了模拟,目前对苗族刺绣的数字化模拟研究还不多见。苗族刺绣也称苗绣,经国务院批准列入我国第一批国家级非物质文化遗产名录,是我国装饰艺术园地里的一朵奇葩。以苗绣为研究对象,根据真实苗绣艺术作品特点,提出了一种多角度针迹的苗绣艺术风格绘制方法。首先,针对苗绣图案构图手法夸张、层次分明的特点,将目标图像灰度处理,采用多阈值处理图像的方法分割出多幅刺绣图像;然后采用形态学方法消除杂散点、填充空洞点并平滑图案边缘,获得圆润自然、紧凑饱满的特征图案;接着,使用一种基于图像矩阵空间变换和添加纵向纹理的针迹生成算法使每一幅刺绣图像生成不同角度的苗绣针迹纹理;再用图像线性组合的方法将多幅苗绣针迹纹理图像合成为纹理图;最后用Alpha透明度混合算法将苗绣纹理图和目标图像叠加,获得苗绣图案设色对比强烈的艺术特征,产生效果图像。实验证明,该方法能够模拟出真实苗绣艺术作品的多角度针迹纹理效果。

摘要：随着计算机视觉领域的发展,图像风格迁移已经成为一个具有挑战性和研究价值的重要课题。针对现有方法无法有效保留内容图像物体轮廓和同种内容语义迁移多种不同风格特征的问题,提出了一个内容语义和风格特征匹配一致的艺术风格迁移网络。首先,利用双支路特征处理模块增强风格特征和内容特征,并保留内容图像的物体轮廓;然后,在注意力特征空间中实现特征分布对齐和融合;最后,采用具有空间感知能力的插值模块实现内容语义的风格一致化。使用82783张真实照片和80095张艺术画像进行风格迁移训练,另各使用1000张真实照片和艺术画像进行测试。实验通过与最新的4种风格迁移方法进行比较,并进行消融实验分别验证该框架与所加损失函数的有效性。实验结果表明,本文网络在256像素图像生成中平均运行时间为9.42 ms,在512像素图像生成中平均运行时间为10.23 ms;同时避免了内容结构扭曲失真,并将内容语义和风格特征匹配一致,具有更好的艺术视觉效果。

摘要：目的东巴画具有内容丰富、线条疏密相间、色彩多样的独特艺术风格,将现有针对自然图像的超分辨率算法直接应用于低分辨率东巴画时,对东巴画线条、色块以及材质的重建效果不理想。为了有效提高东巴画数字图像分辨率,本文针对东巴画提出超分辨率重建方法。方法首先,针对东巴画图像包含丰富高频信息的特点搭建重建网络,网络整体结构采用多级子网络级联方式渐进地重建出高分辨率东巴画,多级子网络标签共同指导重建,减少了东巴画图像在上采样过程中高频细节的丢失,每一级子网络内部均包含浅层特征提取模块和以残差密集结构为核心的深层特征提取模块,分别提取东巴画不同层次的特征进行融合,改善了卷积层简单的链式堆叠造成的特征丢失。其次,为了进一步提升重建东巴画的视觉质量,在像素损失的基础上引入感知损失和对抗损失进行对抗训练。最后,为了使网络对东巴画图像特征的学习更具针对性,本文自建东巴画数据集用于网络训练。结果实验结果表明,在本文东巴画测试集set20上,当上采样因子为8时,相较于Bicubic(bicubic interpolation)、SRCNN(super-resolution convolutional neural network)、Srresnet(super-resolution residual network)和IMDN(information multi-distillation network)方法,本文算法的峰值信噪比分别增加了3.28 d B、1.80 d B、0.23 d B和0.36 d B,重建东巴画的主观视觉质量也得到了更好的结果。结论本文提出的超分辨率网络模型能有效提高低分辨率东巴画的分辨率和清晰度,并且具有普适性,亦可采用其他数据集进行训练以拓展应用范围。