【摘 要】
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近年来,基于生成对抗网络的图像风格迁移和图像生成技术已经成为业界研究的热点。虽然风格迁移算法层出不穷,但是这些风格迁移算法大多被应用于整幅图像的风格迁移。当我们使用生成对抗网络模型来对图像中的主体目标进行风格迁移时,往往不能达到好的效果。这是因为在训练模型的时候,模型受到图像中除主体目标以外的背景影响很大。并且使用训练好的模型生成图像的时候,模型对图像中背景的处理经常也不尽人意。本文为了解决该问题
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近年来,基于生成对抗网络的图像风格迁移和图像生成技术已经成为业界研究的热点。虽然风格迁移算法层出不穷,但是这些风格迁移算法大多被应用于整幅图像的风格迁移。当我们使用生成对抗网络模型来对图像中的主体目标进行风格迁移时,往往不能达到好的效果。这是因为在训练模型的时候,模型受到图像中除主体目标以外的背景影响很大。并且使用训练好的模型生成图像的时候,模型对图像中背景的处理经常也不尽人意。本文为了解决该问题,研究了如何针对图像中的主体目标进行风格迁移。主要的内容有:CycleGAN模型的改进、图像中主体目标的截取、主体目标与背景的合成。具体工作内容如下:（1）本文介绍了风格迁移模型CycleGAN的原理,分析了 CycleGAN的原始网络结构。本文借鉴了优秀的网络结构,如多尺度融合结构、空洞卷积结构,从而改进了 CycleGAN的生成器和判别器。此外,针对小批量数据集的情况,依据迁移学习原理,使用预训练网络改进了生成器中的特征提取器。（2）本文尝试了一种截取图像中主体目标的方法。提出了“主体目标在图像中的饱满度”和“截取图像中主体目标的完整度”两个概念,并依据这两个指标,使用滑动窗口和动态规划算法从图像中截取主体目标。这种对图像数据集的预处理方法有助于CycleGAN模型的训练,增加了 CycleGAN对图像中主体目标的关注度。（3）本文研究的另一个重要环节是将生成图像中的主体目标和原始图像中的背景进行合成。本文尝试了直接拼接法、加权融合法、拉普拉斯金字塔融合法将主体目标和背景进行合成。
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