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一位在唐朝的女士的照片对于以其精致的绘画技巧和丰富的文化价值研究古老的服装艺术已经至关重要。但是，由于时间的流逝，绘画中的服装细节受到严重损害，这给研究带来了挑战。本研究使用计算机辅助的数字恢复技术来重现女士服装的原始外观，并带有粉丝的女士。这项研究通过高精度扫描和图像处理，结合了历史文档和物理材料，通过高精度扫描和图像处理来实现唐朝女士服装的数字重建。在研究过程中，我们首先使用40百万像素的高分辨率扫描了“女士”，以确保图像细节的清晰度。之后，采用了基于深度学习的图像修复算法来处理绘画的损坏部分，并恢复了95％的服装区域。通过对唐纳（Tang Dynasty）的服装颜色进行统计分析，我们构建了一个包含120种典型颜色的数据库，该数据库中有120种典型的颜色，并基于此，我们对服装进行了颜色匹配和渲染。实验结果表明，修复的衣服的颜色饱和度增加了30％，模式清晰度达到98％。与唐朝的现有服装相比，恢复服装的样式准确率达到了90％。此外，我们还使用了三维建模技术在三个维度上恢复服装，其结构为85％，类似于文献中记录的Tang Dynasty服装。
应用数学和非线性科学
主要关键词
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