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基于隐层傅里叶卷积的非平稳纹理合成方法
1
作者
何鑫鑫
宋海川
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期119-130,共12页
随着深度学习在计算机视觉领域取得的巨大成功,基于示例的纹理合成研究得到了长足的发展.当下主流纹理合成模型往往采用神经网络方法,其通常包含卷积层和上采样层、下采样层等局部组件,并不适用于捕捉非平稳纹理中的不规则结构特征.受...
随着深度学习在计算机视觉领域取得的巨大成功,基于示例的纹理合成研究得到了长足的发展.当下主流纹理合成模型往往采用神经网络方法,其通常包含卷积层和上采样层、下采样层等局部组件,并不适用于捕捉非平稳纹理中的不规则结构特征.受频率域与空间域的对偶性质的启发,提出了一种基于隐层傅里叶卷积的非平稳纹理合成方法.该方法以生成对抗网络为基础架构,沿着隐层通道进行特征拆分,搭建图像域局部分支和频率域全局分支,进而兼顾视觉感知和结构信息.实验表明,该方法能够处理结构上极具挑战的非平稳纹理样本,相较于目前最优方法而言,在大尺度结构的学习与扩展上取得了更好的效果.
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关键词
纹理
合成
非
平稳
纹理
傅里叶卷积
生成对抗网络
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职称材料
题名
基于隐层傅里叶卷积的非平稳纹理合成方法
1
作者
何鑫鑫
宋海川
机构
华东师范大学计算机科学与技术学院
出处
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期119-130,共12页
文摘
随着深度学习在计算机视觉领域取得的巨大成功,基于示例的纹理合成研究得到了长足的发展.当下主流纹理合成模型往往采用神经网络方法,其通常包含卷积层和上采样层、下采样层等局部组件,并不适用于捕捉非平稳纹理中的不规则结构特征.受频率域与空间域的对偶性质的启发,提出了一种基于隐层傅里叶卷积的非平稳纹理合成方法.该方法以生成对抗网络为基础架构,沿着隐层通道进行特征拆分,搭建图像域局部分支和频率域全局分支,进而兼顾视觉感知和结构信息.实验表明,该方法能够处理结构上极具挑战的非平稳纹理样本,相较于目前最优方法而言,在大尺度结构的学习与扩展上取得了更好的效果.
关键词
纹理
合成
非
平稳
纹理
傅里叶卷积
生成对抗网络
Keywords
texture synthesis
non-stationary texture
Fourier convolution
generative adversarial network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于隐层傅里叶卷积的非平稳纹理合成方法
何鑫鑫
宋海川
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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