基于循环生成对抗网络的图像风格迁移

• 作者: 彭晏飞 桑雨 梅金业 王恺欣 訾玲玲
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 图像风格迁移 循环生成对抗网络 局部二值模式 TotalVariationLoss
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 699-706
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5173字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.04.017

摘要

图像风格迁移是指将学习到的油画图像风格应用到其他图像上,让图像拥有油画的风格,当前生成对抗网络已被广泛应用到图像风格迁移中.针对循环生成对抗网络CycleGAN在处理图像时纹理清晰度不高的问题,提出了加入局部二值模式LBP算法的方法,将LBP算法加入生成对抗网络的生成器中,增强了循环对抗生成网络提取图像纹理特征内容的效果.针对生成图像产生噪声的问题,在损失函数中加入Total Variation Loss来约束噪声.实验结果表明,循环生成对抗网络加入LBP算法和Total Variation Loss后能提高生成图像的质量,使之具有更好的视觉效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	訾玲玲	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	43	76	5.0	6.0
2	彭晏飞	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	45	178	8.0	11.0
3	梅金业	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	2	0	0.0	0.0
4	王恺欣	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	2	0	0.0	0.0
5	桑雨	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	4	0	0.0	0.0