基于卷积神经网络的彩色铅笔画算法

• 作者: 王小玉 胡鑫豪 韩昌林
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 分数阶微分 卷积神经网络 直方图匹配 L-BFGS优化算法
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 129-134
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2019-030

摘要

为了解决传统彩色铅笔画算法生成结果单一的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)生成彩色铅笔画的算法.采用分数阶微分获取原始图像轮廓信息,用卷积神经网络获取艺术家手绘铅笔画风格,利用直方图匹配获取与手绘铅笔画相似的色调,并使用L-BFGS优化算法来合成具有铅笔画效果的图像.该算法能够生成具有不同风格的彩色铅笔画图像.实验结果表明,该算法生成的图像保留了更多原始图像的细节信息,风格更加灵活多样.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王小玉	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	15	171	6.0	13.0
2	胡鑫豪	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	2	6	1.0	2.0
3	韩昌林	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	2	6	1.0	2.0