基于深度学习的图像风格迁移算法.pdf
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1、信息记录材料 年 月 第 卷第 期基于深度学习的图像风格迁移算法陈 伟(咸宁职业教育学校 湖北 咸宁)【摘摘要要】本文所提出的一种基于 约束的图像风格转换算法首先采用全卷积网络()语义分割网络生成 图像获取局部目标信息然后使用卷积神经网络()将内容图像和风格图像作为输入生成具有融合风格的目标图像 通过实验验证该算法在语义分割和风格转换方面取得了良好的效果能够准确提取内容图像的语义信息并实现风格的迁移【关关键键词词】深深度度学学习习 风风格格迁迁移移 卷卷积积神神经经网网络络 约约束束【中中图图分分类类号号】【文文献献标标识识码码】【文文章章编编号号】()作者简介:陈伟()男湖北咸宁本科讲师研究
2、方向:计算机应用 引言随着深度学习()的快速发展图像风格迁移作为计算机视觉领域的一个重要研究方向受到了广泛的关注 图像风格迁移算法旨在通过将一个图像的内容与另一个图像的风格相结合生成一个新的图像既保留了原始图像的内容信息又表现出了目标图像的风格特征 这一技术在许多领域具有广泛的应用如艺术创作、图像编辑及虚拟现实等在过去的几年里基于 的图像风格迁移算法取得了显著的进展 最初的方法是通过优化过程来实现图像风格迁移但这种方法计算复杂度高、速度慢并且难以在实 时 应 用 中 使 用 随 后 基 于 卷 积 神 经 网 络()的方法被引入通过将图像表示为神经网络的输入利用网络中的特定层来提取内容和风格信
3、息 这些方法通过训练一个神经网络模型将图像风格迁移问题转化为一个优化问题并且取得了显著的改进目前图像风格迁移算法仍存在一些挑战和限制 例如一些算法在处理具有复杂纹理和结构的图像时表现不佳难以保持细节和内容的一致性 此外现有的方法对于用户指定的风格约束的处理还不够灵活难以实现精确的风格控制因此拟通过引入 约束改进基于 的图像风格迁移算法以解决上述问题 主要内容包括以下 个方面:()回顾图像风格迁移算法的研究背景和发展历程()详细介绍基于 的图像风格迁移算法的原理和方法()提出一种基于 约束的改进算法通过对特定区域的风格信息进行约束以实现更精细的风格迁移效果()通过实验验证所提算法的有效性实验表明
4、该方法达到了良好的图像风格迁移效果 图像风格迁移模型 总体框架本文所提出的一种基于 约束的 图像风格迁移框架如图 所示 该框架的关键是利用 约束生成掩码图像以获取局部目标并通过 实现局部目标的风格迁移图 图像风格迁移框架输入图像分为内容图像和风格图像 内容图像包含要保留的图像内容信息而风格图像则包含了所需的风格特征 通过使用 约束可以选择性地将风格应用于内容图像的特定局部区域实现局部的风格迁移 为了生成掩码图像定义一个二值掩码用于指定应用风格的目标区域 掩码图像与内容图像具有相同的尺寸并且在目标区域内的像素值为 其他区域的像素值为 该框架中使用语义分割网络来生成掩码图像 使用 来实现局部目标的
5、风格迁移 将 训练为一个端到端的模型把接受内容图像和风格图像作为输入并生成包含迁移风格的输出图像 网络的结构通常包括卷积层、池化层和反卷积层 通过在网络中的不同层中提取特征可以同时保留内容和风格的信息并将风格应用于目标区域在进行局部目标的风格迁移时将掩码图像与内容图像和风格图像进行逐像素的融合 融合的方式可以是简单的元素级相乘其中掩码图像的像素值为 的地方采用风格图像的对应像素值像素值为 的地方则采用内容图像的对应像素值 这种融合方式可以将风格有选择地应用于特定的目标区域实现局部的风格迁移 的生成方法全卷积网络()是一种用于语义分割的 它能够将输入图像像素级别地分信息记录材料 年 月 第 卷第
6、 期类为不同的语义类别 其核心思想是将传统的全连接层替换为全卷积层以实现对输入图像的像素级分类 传统的全连接层将图像特征映射到一个固定大小的向量上而全卷积层则将特征映射到与输入图像相同大小的特征图上 这样做的好处是可以保留图像的空间信息使得网络能够输出与输入图像相同分辨率的语义分割结果设输入图像为 由多个卷积层和上采样层(通常是反卷积层)组成 首先通过卷积层对输入图像进行一系列的卷积操作得到一系列的特征图 设第 个卷积层的输出为 通过上采样层将特征图的尺寸调整为输入图像的尺寸 设第 个上采样层的输出为 通过逐像素分类的卷积操作将上采样层的输出映射为与输入图像相同尺寸的语义分割结果 设最终的输出
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