基于数字图像特征的古瓷片分类研究的任务书任务书：一、任务背景随着古陶瓷鉴定技术的深入发展，为了更好的保护和传承中国陶瓷文化遗产，需要对古瓷片的分类和鉴定进行相关的研究。传统的鉴定方法主要是通过人工的观察和比较，但这种方法主观性较强，且需要丰富的鉴定经验。因此，很多学者引入数字图像处理技术，利用计算机快速处理图像信息，提取出包括形态特征、纹饰特征、颜色特征等在内的各种特征，以此进行分类和鉴定。二、任务描述本研究的目的是基于数字图像特征，对古瓷片进行分类研究。具体任务包括：1.搜集各种类型的古瓷片数据，并对其进行数字化处理。2.通过图像处理算法，提取出古瓷片的形态特征，如大小、形状等；纹饰特征，如花卉、人物等；颜色特征等。3.根据提取出的特征，建立针对古瓷片的分类模型，并进行模型训练和测试。4.在测试集中，验证所建模型的分类准确率和辨识能力，优化模型性能。5.探索新的特征提取算法，提高分类准确率和辨识能力。三、要求1.熟练掌握数字图像处理技术，如形态学处理、特征提取、图像分类等。2.熟悉Python等编程语言。3.熟悉机器学习算法。4.具备良好的团队合作精神，能够与团队成员合作完成研究任务。5.具有较好的学术素养和英文读写能力，能够阅读和撰写相关的文献综述和研究论文。四、资源条件团队成员可以利用数字图像处理软件、Python编程环境等软硬件设备进行研究工作。同时，还可以借助已有的古瓷片数据集进行研究。团队将得到导师的指导和帮助，以及学校或实验室的其他资源支持。五、预期成果通过本研究，团队成员将掌握数字图像处理技术和机器学习算法，熟练运用这些技术方法进行古瓷片的分类研究。最终，将产生一篇研究论文，介绍研究方法、实验结果和结论，以及古瓷片分类模型和分类准确率。该成果对于推动数字图像处理技术在陶瓷文化遗产保护中的应用,具有一定的实际意义。