【摘 要】
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目的图像的风格迁移是近年来机器视觉领域的研究热点之一。针对传统基于卷积神经网络(CNN)的图像风格迁移方法得到的结果图像存在风格纹理不均匀、噪声增强及迭代时间长等问题,本文在CNN框架下提出了一种基于相关对齐的总变分图像风格迁移新模型。方法在详细地分析了传统风格迁移方法的基础上,新模型引入了基于相关对齐的风格纹理提取方法,通过最小化损失函数,使得风格信息更加均匀地分布在结果图像中。通过分析比较CN
【机 构】
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江西理工大学信息工程学院,赣州341000深圳大学信息工程学院,深圳518060;江西理工大学信息工程学院,赣州,341000;
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目的图像的风格迁移是近年来机器视觉领域的研究热点之一。针对传统基于卷积神经网络(CNN)的图像风格迁移方法得到的结果图像存在风格纹理不均匀、噪声增强及迭代时间长等问题,本文在CNN框架下提出了一种基于相关对齐的总变分图像风格迁移新模型。方法在详细地分析了传统风格迁移方法的基础上,新模型引入了基于相关对齐的风格纹理提取方法,通过最小化损失函数,使得风格信息更加均匀地分布在结果图像中。通过分析比较CNN分解图像后不同卷积层的重构结果,提出了新的卷积层选择策略,以有效地提高风格迁移模型的效率。新模型引入了
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