结合纹理特征分析的图像风格转换网络

• 作者: 余英东 杨怡 林澜
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像风格转换 深度残差网络 图像纹理特征 预训练网络 格拉姆矩阵
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 638-644
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 7931字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019081461

摘要

针对图像风格转换效率不高、效果不佳的问题,提出一种结合图像纹理特征分析,并基于预训练网络的前馈残差图像风格转换算法.该算法利用预训练深层网络来提取风格图的深度特征,采用残差网络来进行深层训练以及进行图像变换;同时通过分析研究输入风格图与内容图的纹理特征对转换效果的影响,针对不同输入图像采取相应的处理方法来提升转换效果.实验结果表明,与现有深度图像风格转换算法相比,该算法的输出视觉效果更佳,归一化风格损失更小,耗时更短,并且根据输入图像的信息熵与不变矩的计算来指导网络参数的设定与调整,能够针对性地优化网络,取得了良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林澜	同济大学电子与信息工程学院	12	79	4.0	8.0
2	余英东	同济大学电子与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
3	杨怡	同济大学电子与信息工程学院	1	0	0.0	0.0