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基于深度學(xué)習(xí)的工筆畫(huà)圖像風(fēng)格遷移方法、系統(tǒng)

文檔序號(hào):40579294發(fā)布日期:2025-01-07 20:19閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

技術(shù)特征:

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的工筆畫(huà)圖像風(fēng)格遷移方法,其特征在于,包括以下步驟:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的工筆畫(huà)圖像風(fēng)格遷移方法,其特征在于,所述步驟s1位置歸一化處理,為根據(jù)公式:,計(jì)算特征空間位置的均值;

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的工筆畫(huà)圖像風(fēng)格遷移方法,其特征在于,所述步驟s1多尺度特征經(jīng)力矩捷徑處理,具體為:

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的工筆畫(huà)圖像風(fēng)格遷移方法,其特征在于,所述步驟s1第一卷積處理或第二卷積處理,具體為:

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的工筆畫(huà)圖像風(fēng)格遷移方法,其特征在于,所述步驟s3目標(biāo)生成圖像經(jīng)第四二維卷積后,得到特征圖,具體為:

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的工筆畫(huà)圖像風(fēng)格遷移方法,其特征在于,所述步驟s3注意力特征圖經(jīng)第五二維卷積后,得到待判別圖像,具體為:

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的工筆畫(huà)圖像風(fēng)格遷移方法,其特征在于,若第一圖像域?yàn)樽匀痪坝^圖像,則第二圖像域?yàn)橹袊?guó)工筆畫(huà)圖像;

8.一種基于深度學(xué)習(xí)的工筆畫(huà)圖像風(fēng)格遷移系統(tǒng),其特征在于,包括:


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于深度學(xué)習(xí)的工筆畫(huà)圖像風(fēng)格遷移方法、系統(tǒng),將卷積處理與下采樣進(jìn)行交叉堆疊設(shè)置以準(zhǔn)確提取筆劃特征,并結(jié)合位置歸一化處理以提取結(jié)構(gòu)化位置信息,得到多尺度特征;多尺度特征經(jīng)力矩捷徑處理,將結(jié)構(gòu)化位置信息補(bǔ)充至多尺度特征,以緩解下采樣過(guò)程中結(jié)構(gòu)化丟失的潛在問(wèn)題,進(jìn)而提高圖像的風(fēng)格遷移水平;還通過(guò)對(duì)經(jīng)全局平均池化處理、全局最大池化處理的特征圖共享權(quán)重,更好地保留原始圖像的語(yǔ)義表達(dá),并捕獲圖像風(fēng)格化的更多細(xì)節(jié),進(jìn)一步提高圖像的風(fēng)格化水平。

技術(shù)研發(fā)人員:馬朝青,董正宇,姜滔,讓孝迪,張蔚東,喬澤濱
受保護(hù)的技術(shù)使用者:煙臺(tái)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/1/6
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