[发明专利]一种图像风格的转换方法有效

专利信息
申请号: 201810615516.5 申请日: 2018-06-14
公开(公告)号: CN109035318B 公开(公告)日: 2021-11-30
发明(设计)人: 高新波;王楠楠;马卓奇;李洁;郝毅;曹兵;朱明瑞;刘德成;辛经纬;彭春蕾 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: G06T7/50 分类号: G06T7/50;G06T7/40;G06N3/08;G06N3/04
代理公司: 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 代理人: 王海栋
地址: 710071*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 一种 图像 风格 转换 方法
【权利要求书】:

1.一种图像风格的转换方法,其特征在于,包括:

获取风格图像和内容图像;

通过所述风格图像获取流派内嵌表示空间;

根据所述风格图像的风格深度特征和所述内容图像的内容深度特征获取流派风格化表示空间;

根据所述流派内嵌表示空间和所述流派风格化表示空间对所述内容图像进行风格转换;

通过所述风格图像获取流派内嵌表示空间,包括:

将所述风格图像输入至编码解码网络中;

根据所述编码解码网络获取所述风格图像的损失函数;

利用梯度下降算法处理所述编码解码网络以使所述损失函数最小;

通过最小的所述损失函数获取所述流派内嵌表示空间;

根据所述风格图像的风格深度特征和所述内容图像的内容深度特征获取流派风格化表示空间,包括:

获取所述风格图像的风格深度特征和所述内容图像的内容深度特征;

对所述风格深度特征和所述内容深度特征进行匹配,以确定所述风格深度特征和所述内容深度特征的最终映射关系;

根据所述风格深度特征和所述内容深度特征的最终映射关系,对所述风格图像的流派内嵌表示进行重构获取流派风格化表示空间。

2.如权利要求1所述的转换方法,其特征在于,获取所述风格图像的风格深度特征和所述内容图像的内容深度特征,包括:

利用深度卷积神经网络分别获取所述风格图像的风格深度特征和所述内容图像的内容深度特征。

3.如权利要求1所述的转换方法,其特征在于,根据所述风格深度特征和所述内容深度特征的最终映射关系,对所述风格图像的流派内嵌表示进行重构获取流派风格化表示空间,包括:

获取所述风格图像的流派内嵌表示;

将所述流派内嵌表示划分为相同大小的特征块,其中,所述流派内嵌表示中相邻的特征块之间具有设定比例的重叠部分;

根据所述最终映射关系确定所述风格深度特征的特征块与所述内容深度特征块的最终对应关系;

根据所述风格深度特征的特征块与所述内容深度特征块的最终对应关系对所述流派内嵌表示进行重构,以获取流派风格化表示空间。

4.如权利要求1所述的转换方法,其特征在于,对所述风格深度特征和所述内容深度特征进行匹配,以确定所述风格深度特征和所述内容深度特征的最终映射关系,包括:

利用快速随机块匹配方法对所述风格深度特征和所述内容深度特征进行匹配以确定第一映射关系;

根据所述第一映射关系,利用最近邻匹配方法对所述风格深度特征和所述内容深度特征进行匹配以确定第二映射关系;

根据所述第二映射关系确定所述风格深度特征和所述内容深度特征的最终映射关系。

5.如权利要求4所述的转换方法,其特征在于,利用快速随机块匹配方法对所述风格深度特征和所述内容深度特征进行匹配以确定第一映射关系,包括:

分别获取所述风格深度特征的特征块和所述内容深度特征的特征块;

利用快速随机块匹配方法对所述风格深度特征的特征块与所述内容深度特征的特征块进行匹配以确定第一映射关系。

6.如权利要求5所述的转换方法,其特征在于,分别获取所述风格深度特征的特征块和所述内容深度特征的特征块,包括:

分别将所述风格深度特征和所述内容深度特征划分为相同大小的特征块,其中,所述风格深度特征中相邻的特征块之间具有设定比例的重叠部分,所述内容深度特征中相邻的特征块之间具有设定比例的重叠部分。

7.如权利要求5所述的转换方法,其特征在于,根据所述第一映射关系,利用最近邻匹配方法对所述风格深度特征和所述内容深度特征进行匹配以确定第二映射关系,包括:

根据所述第一映射关系确定所述风格深度特征的特征块与所述内容深度特征的特征块的对应映射关系;

利用最近邻匹配方法,对具有对应映射关系的所述风格深度特征的特征块与所述风格深度特征的特征块进行匹配以确定第二映射关系。

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