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皴法是中國畫技法之一，是畫家在長期藝術實踐中根據山川的地質地貌特征在生活逐步認識，積極尋找所獲得的表現語言。它以寬狹、長短不同的點線表現山石結構和質感，是中國畫所特有的一種變現形式。從國畫中多種形式的皴法技巧可以得出，皴法是筆墨語言中具有相當研究價值的一種語言形式。雖然目前針對圖像處理的算法多種多樣，但是根據所選取的對象不同可分為從顏色、紋理和形狀三個方面提取特征的方法，從皴法這個特定的紋理特征來進行圖像分類的研究較少。此外，根據紋理的特性，紋理識別分類的方法一般可分為空間方法、結構方法和統計方法。到目前為止，針對紋理識別分類提出了許多方法，其區別表現在以下3個方面：使用的數據、特征提取方法和分類器。
因此，本文在已有的工作基礎上，旨在通過分析山水畫皴法及其程序化特征產生的特征來對中國畫圖像進行分類。本文研究了Gabor濾波器有效提取皴法圖像的紋理特征的方法，以及如何優化求解基于PCA （Principal Component Analysis，主成分分析）的圖像維數降維技術，最后對提取的紋理特征向量進行降維作為SVM （Support Vector Machine，支持向量機）分類器的輸入參數。突驗表明本文的方法得到準確率為95.5%的分類效果。
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