【摘 要】
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提出一种基于样图的快速风格迁移方法。对经典Ashikhmin算法进行了改进,引入源图像和目标图像及其低分辨率图像的统计信息的L2距离,建立一种新的邻域一致性度量。对于重复候
【基金项目】
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高等学校博士点学科专项基金资助项目(20020288024);南京理工大学青年学者基金资助项目(Njust200401)
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提出一种基于样图的快速风格迁移方法。对经典Ashikhmin算法进行了改进,引入源图像和目标图像及其低分辨率图像的统计信息的L2距离,建立一种新的邻域一致性度量。对于重复候选点,以随机生成候选点的方法扩大搜索范围。同时采用双向扫描策略保证风格传输中纹元的视觉完整性。实验证明,改进算法能够快速有效地实现图像间的风格传输。
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