【摘 要】
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图像风格迁移是指一种用不同风格去渲染图像语义内容的图像处理方式。在图像风格迁移任务中,基于深度学习的算法生成的图像可以较好的保留原图的纹理特色等。生成对抗网络因为其对抗学习的思想可以很好的拟合输入数据集的概率分布,因此在图像风格迁移任务中表现突出,成为了学界研究热点。生成对抗网络可以适用在各种不同的风格迁移场景中,但是这类深度学习方法仍然存在风格迁移后图像纹理不清晰,生成伪影等问题。针对目前的生成
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图像风格迁移是指一种用不同风格去渲染图像语义内容的图像处理方式。在图像风格迁移任务中,基于深度学习的算法生成的图像可以较好的保留原图的纹理特色等。生成对抗网络因为其对抗学习的思想可以很好的拟合输入数据集的概率分布,因此在图像风格迁移任务中表现突出,成为了学界研究热点。生成对抗网络可以适用在各种不同的风格迁移场景中,但是这类深度学习方法仍然存在风格迁移后图像纹理不清晰,生成伪影等问题。针对目前的生成对抗网络方法在风格迁移任务中存在的问题,对循环生成对抗网络进行了改进优化,本文的研究工作和创新如下:(1)提出了循环转换损失函数的计算。针对现有生成对抗网络算法在图像风格迁移中的存在的生成伪影问题,基于循环一致性原理的启发,在循环生成对抗网络框架下引入了循环转换损失计算函数,使得图像风格迁移后图像伪影生成的现象减少。(2)对循环生成对抗网络中生成网络与判别网络进行了改进。基于感知损失原文中的实验网络结构的启发,提出新加入三个残差块和使用实例归一化替代批归一化设计了生成网络。基于Pix2Pix网络的启发,使用了马尔可夫判别器结构重新设计判别网络。对生成网络与判别网络的修改,使算法在捕捉图像细节信息时有更好的表现,并使图像风格迁移后生成图像的颜色更接近目标域、纹理更清晰。
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