中华优秀传统文化是中国人民思想观念、风俗习惯、生活方式和情感样式的集中表达。传统龙文化在中国上下五千年文化传承中具有举足轻重的地位。本文以互联网为研究媒介开展以中国龙纹图案为核心的网络数据集构建,论文的主要研究内容包括:(1)龙纹图案数据集构建。首先构建了中华文化遗产标本库入库模型作为图像能否进入标本库的标准,利用网络爬虫技术获取候选龙纹图像,对图像进行前背景分离以排除由于采集标准不同造成的图像背景颜色差异带来的影响;其次使用SVM分类器进行图像数据过滤任务,其中,提出一种新的带有空间和颜色信息的纹理提取方式(WSACI-LBP),并且与图像不变距以分类正确率的融合方式将特征进行融合,形成一种新的特征融合框架;最后使用感知哈希算法将龙纹图案数据集中拥有缩放、平移和旋转关系的图像对进行去重。(2)龙纹图案数据集优化。从图像的标签信息和图像分辨率两个方面对初步构建的龙纹图案数据集进行优化工作。在标本库入库模型中要求图像的标签必须完备,因此使用基于图卷积网络的图像多标签标注算法对数据集中的图像进行标注;然后,本文在已有的残差密集网络(RDN)的基础上加入注意力机制,使图像中高频信息能够更好地得到利用,以改善网络对图像超分辨率重建的效果。将本文提出的基于注意力机制的残差密集网络超分辨率算法(AM-RDN)与原来的RDN网络在本文数据集上进行对比,证明本文提出的AM-RDN超分辨率重建网络的有效性。(3)设计并实现了龙纹图案数据集系统,系统将基于网络爬虫的图像获取算法、图像预处理算法、图像数据过滤算法、图像数据去重算法、图像数据多标签标注算法和图像超分辨率重建算法构成三类传统龙纹图案数据集生成流程。本文围绕三类传统龙纹图案数据集的构建建立了一套从图像数据获取、图像数据过滤、图像数据去重最终到图像数据优化的构建体系,为中华文化遗产标本库的建设提供方法和思路。