多尺度双通道卷积神经网络下的刺绣模拟

• 作者: 徐丹 普园媛 李宗彦 钱文华
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 刺绣模拟 卷积神经网络 多尺度双通道 VGG网络损失 拉普拉斯损失
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机图形学
• 页码范围: 343-353
• 页数: 11页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 6520字
• 语种: 中文

摘要

目的 针对现有刺绣模拟算法中针线感不强、针线轨迹方向单一等问题,提出了一种基于多尺度双通道卷积神经网络的刺绣模拟算法.方法 1)搭建多尺度双通道网络,选取一幅刺绣艺术作品作为风格图像,将MSCO-CO(microsoft common objects in context)数据集作为训练集,输入网络得到VGG(visual geometry group)网络损失和拉普拉斯损失;2)将总损失值传回到网络,通过梯度下降法更新网络参数,并且重复更新参数直到指定的训练次数完成网络训练;3)选取一幅目标图像作为刺绣模拟的内容图像,输入训练完成的网络,获得具有刺绣艺术风格的结果图像;4)使用掩模图像将得到的结果图像与绣布图像进行图像融合,即完成目标图像的刺绣模拟.结果 本文算法能产生明显的针线感和多方向的针线轨迹,增强了刺绣模拟绘制艺术作品的表现力.结论 本文将输入图像经过多尺度双通道卷积神经网络进行前向传播,并使用VGG19、VGG16和拉普拉斯模块作为损失网络进行刺绣模拟.实验结果表明,与现有卷积神经网络风格模拟算法对比,本文提出的网络能够学习到刺绣艺术风格图像的针线特征,得到的图像贴近真实刺绣艺术作品.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱文华	云南大学信息学院计算机科学与工程系	47	102	6.0	6.0
2	徐丹	云南大学信息学院计算机科学与工程系	90	938	14.0	28.0
3	普园媛	云南大学信息学院计算机科学与工程系	38	102	6.0	7.0
4	李宗彦	云南大学信息学院计算机科学与工程系	1	0	0.0	0.0