模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2018, Vol. 31 Issue (11): 997-1007    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201811004
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主体结构保持的增强型图像风格传递方法
林星1, 陈昭炯1, 叶东毅1
1.福州大学数学与计算机科学学院 福学350108
Enhanced Image Style Transferring Method with Primary Structure Maintained
LIN Xing1, CHEN Zhaojiong1, YE Dongyi1
1.College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou 350108

全文: PDF (7106 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 现有的图像风格传递方法在传递鲜明风格的同时目标图像的主体结构常会发生变形.为了改善此情况,在基于深度卷积神经网络风格传递方法的基础上设计损失函数.该函数在原有损失项的基础上,增加两个正则项.其一用于维持目标图像的主体结构,采用高斯拉普拉斯(LoG)算子提取的边缘信息构成表达主体结构的特征矩阵,正则项由结果图像和目标图像的特征差构成.其二考虑到深度特征偏重于刻画全局信息,而艺术风格与笔触、纹理走向、色彩的流动等局部方向性特征密切关联,设计另一个正则项用于增强方向性风格特征的描述,由Gabor滤波器提取的特征构成,同时避免主体结构的保持可能带来的风格传递的弱化效应.实验表明,相比其它同类算法,文中方法在传递鲜明风格时更好地保持目标图像的主体结构.
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作者相关文章
林星
陈昭炯
叶东毅
关键词 主体结构保持图像风格传递深度卷积神经网络(DCNN)LoG算子Gabor滤波器    
Abstract:In the existing image style transferring methods, the primary structure of the target image is often deformed while a distinctive style is transferred. Therefore, a loss function for style transferring based on DCNN is designed. In addition to the original items]two more regularization terms are introduced in the function. To maintain the primary structure of the target image, the edge information extracted by the LoG operator is used as the feature for the primary structure. The first regularization term is constituted by feature difference between the resultant image and the target image. The second regularization term is composed of features obtained by Gabor filter to enhance the description of directional style features since artistic style is closely related to directional characteristics such as strokes, texture orientation and color flow while depth features are more focused on depicting global information. This item avoids the weakening effect of transferred style due to the maintenance of the primary structure. The experimental results show that the proposed method maintains better primary structure of the target image while successfully transferring a distinctive style.
Key wordsPrimary Structure Maintenance    Image Style Transfer    Deep Convolutional Neural Network(DCNN)    Laplacian of Gaussian(LoG) Operator    Gabor Filter   
收稿日期: 2018-05-18     
ZTFLH: TP 391.41  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61672158)、福建省自然科学基金项目(No.2018J1798,2016J05155)资助
通讯作者: 陈昭炯,硕士,教授,主要研究方向为智能图像处理、计算智能.E-mail:chenzj@fzu.edu.cn.   
作者简介: 林星,硕士研究生,主要研究方向为图像处理.E-mail:278233293@qq.com;叶东毅,博士,教授,主要研究方向为计算智能、数据挖掘.E-mail:yiedy@fzu.edu.cn.
引用本文:   
林星, 陈昭炯, 叶东毅. 主体结构保持的增强型图像风格传递方法[J]. 模式识别与人工智能, 2018, 31(11): 997-1007. LIN Xing, CHEN Zhaojiong, YE Dongyi. Enhanced Image Style Transferring Method with Primary Structure Maintained. , 2018, 31(11): 997-1007.
链接本文:  
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