民族文化是传播各个民族精神的重要途径,它同民族语言一样对人类的生产生活有重要意义。扎染是民族文化元素的组成部分,由于采集地域性限制和传承困难等因素正面临数据稀缺、应用研究不便等问题。另外,部分扎染艺术设计对民族元素的应用流于形式,从而导致民族风格的创作未能满足实际需求,缺少使用价值,不利于民族扎染元素的继承和发展。本文主要针对民族扎染元素数据量缺乏、创作实用性较低的问题进行民族扎染数据增强与风格迁移的技术研究。实验所选用的数据集来自民族文化采集项目共2500件,经过统一处理和筛选可作为样本集的共有129件规格化扎染元素图像,具体的工作内容和结果如下:(1)提出一种基于民族扎染图像特征作为约束规则的生成式对抗网络数据增强模型。模型采用卷积网络提取到图像基本纹理特征并输入到生成式对抗网络中,优化了网络结构使得生成器在约束规则的影响下生成带有民族扎染元素纹理特征的图像,改进后的模型效率得到显著提高。实验保留了迭代次数1000到100000次的效果,选用图像质量评价指标和人眼判别对生成图像进行检测。实验结果表明第80000次迭代所生成的图像符合扎染元素特征。最终实验获得1290件达到图像基准的生成数据。(2)提出一种基于循环一致性生成式对抗网络的风格迁移模型。针对图像风格迁移中图像的风格和内容要独立进行迁移问题,本文采用两个判别器、两个生成器的方式对图像的内容进行保留,也对图像风格进行提取迁移。模型对图像内容和图像风格的处理互不影响。针对目标图像的边界定位模糊问题,本文引入掩膜操作帮助图像进行准确的定位。风格迁移实验选用扫描的生活用品图片1000张和数据增强实验生成图像1290张为输入的两个样本集。实验的迁移效果在迭代10次到500次时随着迭代次数增加而清晰,之后趋于稳定。迭代次数从500次到1000次时,图像变化不大但生成效率逐渐下降。对于边缘改进后的模型实验选用500次的迭代效果进行边缘优化,其优化后的实验效果得到明显改善。(3)建立了一套民族扎染图像应用服务原型系统。根据民族扎染图像数据的服务需求进行图像的数据增强和风格迁移。本文对该系统进行应用服务部署,并将数据处理过程与反馈结果及时更新供后续学者研究使用。综上,本文所采用的基于生成式对抗网络结构的方法可以有效处理民族扎染图像数据增强与风格迁移问题,并且把生成的新图像传送到云端共享这一举措具有数字化保护的意义。根据本文的实验结果,图像数据增强技术所生成的图像符合图像质量评价指标并具有人眼判别的民族扎染特征,风格迁移技术所生成的图像具有一定创作意义和应用价值。