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题名一种VGGNet的图像风格迁移算法设计与实现
被引量：15
- 1
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作者
王婷
李航
胡智
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机构
沈阳师范大学软件学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第11期224-228,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(60970112)
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文摘
针对卷积神经网络在实现图像风格迁移中出现的图像失真及精度较差问题,提出一种基于卷积神经网络的图像风格迁移算法.分析传统的纹理重构算法,采用拟牛顿法之一的L-BFGS优化方法对其进行改进.利用Gram矩阵计算图片中的纹理、颜色和视觉信息,提取一幅普通图片和一幅具有代表性的艺术性图像的两种高层抽象特征表示,从而生成具有原内容和艺术性风格的合成图像.在深度学习Keras框架的基础上,设计一种卷积神经网络的图像风格迁移算法.实验结果表明,适度地选择迭代次数可观察合成图像的匹配程度,该算法可提高准确度并降低计算复杂度.
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关键词
图像风格迁移
Keras
VGGNet
深度学习
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Keywords
image style migration
Keras
VGGNet
Deep learning
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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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题名基于循环生成对抗网络的图像风格迁移
被引量：7
- 2
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作者
彭晏飞
王恺欣
梅金业
桑雨
訾玲玲
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机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2020年第4期699-706,共8页
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基金
国家自然科学基金(61602226,61702241)
辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(LJ2017FBL004)。
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文摘
图像风格迁移是指将学习到的油画图像风格应用到其他图像上,让图像拥有油画的风格,当前生成对抗网络已被广泛应用到图像风格迁移中。针对循环生成对抗网络CycleGAN在处理图像时纹理清晰度不高的问题,提出了加入局部二值模式LBP算法的方法,将LBP算法加入生成对抗网络的生成器中,增强了循环对抗生成网络提取图像纹理特征内容的效果。针对生成图像产生噪声的问题,在损失函数中加入Total Variation Loss来约束噪声。实验结果表明,循环生成对抗网络加入LBP算法和Total Variation Loss后能提高生成图像的质量,使之具有更好的视觉效果。
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关键词
图像风格迁移
循环生成对抗网络
局部二值模式
TOTAL
VARIATION
LOSS
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Keywords
image style migration
CycleGAN
local binary pattern(LBP)
Total Variation Loss
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于计算机图像风格迁移的音乐可视化智能设计研究
被引量：6
- 3
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作者
金思雨
覃京燕
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机构
北京科技大学
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出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2020年第16期193-198,共6页
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文摘
目的基于Processing程序识别音乐特征和图像特征,控制图像风格迁移的实时生成效果,尝试将人对音乐和图像的联觉进行可视化表达。方法预处理阶段分别分析输入的音乐文件和图像文件,提取音乐文件中左右声道的实时强度等特征,识别图像文件中色彩空间及单位像素的亮度。数据交互阶段,建立随机生成效果,并以音乐特征和图像特征为因变量控制粒子生成的位置、时机等。画面生成阶段,通过蠕虫效果对每个有效粒子进行动态视觉展示,根据实时更新的有效特征值指导渲染效果,主要控制渲染过程中新粒子的位置和数量,以及粒子的形状、颜色和速度等。结果音乐文件与图像文件同时对图像风格迁移的可视化表达产生影响,不同搭配方式生成视觉画面和风格属性是独特的唯一的;同时,图像重建过程动态可视,屏幕从空白到完成人像效果呈现的完整过程与音乐播放进程实时同步输出。结论将传统的音乐可视化和图像风格迁移相结合,为音乐可视化增加了具体内容表达,为图像风格迁移增加了时序表达;这种实时信息可视化是人工智能模仿人类通感的一种艺术表达形式,同时是一种表演艺术。这种可视化效果可以帮助用户用音乐生成独一无二的个性肖像;也可被广泛应用于艺术家表达音乐和视觉的关联性。
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关键词
通感
图像风格迁移
音乐可视化
智能设计
交互艺术
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Keywords
synesthesia
image style migration
music visualization
intelligent design
interactive art
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分类号
TB472
[一般工业技术—工业设计]
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题名基于残差式神经网络的局部风格迁移方法
被引量：6
- 4
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作者
孙劲光
刘鑫松
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机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2020年第8期112-119,共8页
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基金
国家自然科学基金青年基金(61702241)。
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文摘
风格迁移技术迅速发展的今天,全局风格迁移技术已基本成型,但它在实际的应用过程中存在不能对图片的目标区域进行局部风格迁移等问题。针对以上问题,本文在卷积神经网络的基础上结合残差网络,提出了一种基于残差式神经网络的局部风格迁移方法。首先,利用掩模技术对内容图进行分割,提取目标区域;其次,卷积神经网络提取图片特征并进行特征融合;然后,使用残差网络加快生成图的形成速度;最后,通过反卷积生成一张只对目标区域完成风格迁移的图片。在Microsoft Coco2014数据集上设计了多个实验,实验结果表明,所提出的基于残差式神经网络的局部风格迁移网络模型具有较好的局部风格转换能力,并且具有较高的执行效率。
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关键词
图像处理
风格迁移
局部分割
特征融合
残差网络
反卷积
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Keywords
image processing
style migration
local segmentation
feature fusion
residual network
deconvolution
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分类号
TP389.1
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于深度学习的图像生成与风格迁移技术研究
- 5
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作者
柴合丹
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机构
周口师范学院
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出处
《计算机应用文摘》
2024年第15期180-182,共3页
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文摘
为了解决图像生成期间的问题(如显著区域内容扭曲、目标丢失等),文章提出加入显著性检测网络、设计显著性损失等策略,通过不断迭代优化网络,生成的图像在内容、风格和显著性方面都能达到较好的效果。
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关键词
深度学习
图像生成
风格迁移
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Keywords
deep learning
image generation
style migration
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于生成对抗网络的风景图像彩墨风格迁移
- 6
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作者
卢之路
谭政
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机构
华中师范大学人工智能教育学部
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出处
《移动信息》
2023年第6期237-239,共3页
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文摘
图像风格迁移指在图片内容语义固定的情况下,将一张图片的风格迁移至另一种风格。目前已经有许多关于图像风格化的研究,但针对某一特定的艺术风格进行迁移依然存在训练时间过长、训练样本不足、泛化能力不强等问题。根据领域现状,文中针对传统绘画彩墨风格进行了研究,并采用了生成对抗网络模型,结合彩墨画绘制的原理,在不采用大量训练数据的基础上,增强了训练图像特征。另外,参考水墨画的生成方法,实现了将风景照片向彩墨画迁移。并对比分析了其它风格迁移方法在风景图彩墨画风格实现上的结果,实验证明文中的方法具有更好的彩墨画风格迁移效果。
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关键词
图像风格迁移
生成对抗网络
彩墨
传统绘画
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Keywords
image style migration
Generation against the network
Color ink
Traditional painting
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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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题名一种水上目标可见光图像生成红外图像的方法
被引量：2
- 7
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作者
徐亦欣
胡清平
熊张
张晓晖
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机构
海军工程大学兵器工程学院
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出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2022年第9期929-935,共7页
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文摘
红外警戒系统、红外成像制导导弹等军事装备在进行性能评估和模拟训练过程中都需要大量红外仿真图像,但目前红外仿真软件普遍存在生成红外仿真图像逼真度差、软件普适性不好等问题,且国外技术封锁造成我国红外仿真软件发展缓慢。因此,针对国内可见光图像仿真技术日趋成熟的现状,为提高红外仿真图像质量,本文提出了一种采用循环生成对抗网络、由可见光图像生成红外仿真图像的方法,并通过实验验证该算法是有效可行的。该算法首先通过区域生长算法从采集的可见光图像中提取水上目标,建立了水上目标可见光图像生成红外图像的训练数据集;然后利用训练好的网络生成红外仿真图像。测试实验表明,采用这种方法所生成的水上目标红外仿真图像视觉效果接近真实红外图像,可实际应用于海军红外军事装备模拟试验和训练系统。
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关键词
红外图像仿真
图像风格迁移
循环生成对抗网络
区域生长算法
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Keywords
infrared image simulation
image style migration
CycleGAN
RSG
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于循环生成对抗策略的遥感图像匹配算法
被引量：2
- 8
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作者
唐浩漾
肖佳欣
翟玉翔
杨东方
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机构
西安邮电大学自动化学院
火箭军工程大学导弹工程学院
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出处
《光电子．激光》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期824-830,共7页
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基金
国家自然科学基金(61673017,61403398)
国家博士后基金面上项目(2019M3643)
西安市科技局项目(21RGZN0020)资助项目
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文摘
针对异源遥感影像成像模式、时相、分辨率等不同导致的图像匹配困难问题,提出了一种基于循环生成对抗策略的遥感图像匹配算法。构建了跨数据域图像特征迁移的循环生成对抗网络(generative adversarial network,GAN),设计SmoothL损失函数对网络进行优化,提高遥感图像特征提取精度,并基于图像特征迁移结果,建立三元组距离排序损失函数(trioplet margin ranking loss,TMRL)降低遥感图像的误匹配点数,实现异源遥感图像的准确匹配。实验结果表明,本文方法将异源遥感图像匹配平均准确率提升了33.51%,与CMM-Net(cross modlity matching net)方法相比,具有更好的遥感图像匹配效果。此外,本文方法不需要目标域图像的标注信息,匹配时间缩短了0.073s,能快速准确实现异源遥感图像匹配。
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关键词
图像匹配
特征提取
生成对抗
风格迁移
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Keywords
image matching
feature extraction
generative adversarial
style migration
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP751
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名基于无监督学习的图像风格迁移方法
被引量：1
- 9
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作者
简丽琼
高翔
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机构
宁夏血液中心
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出处
《信息与电脑》
2019年第17期29-35,共7页
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文摘
近年来,深度学习作为机器学习领域的一个分支,已经展现出强大的能力,其中基于卷积神经网络的无监督学习更是逐渐流行,之前有很多关于图像到图像翻译的工作,但都需要成对输入图片数据,这无疑增加了训练数据集获取的难度。笔者旨在实现在缺少成对数据的情况下使用生成对抗网络GAN学习从源数据域Y到目标数据域Y以实现图像到图像的翻译和风格迁移,通过学习映射G:X→Y和一个相反的映射F:Y→X,使它们成对,同时加入一个循环一致性损失函数,以确保F(G(X))≈X(反之亦然),最终实现通过输入一张具有任意风格的源图片进入网络并生成指定风格的图像,实现风格迁移。在缺少成对训练数据的情况下,本文成功实现了horse2zebra数据集和vangogh2photo数据集的风格迁移。
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关键词
深度学习
图像翻译
图像风格迁移
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Keywords
deep learning
image translation
image style migration
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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