[发明专利]一种迁移场景风格的字符图像生成方法

权利要求书

1.一种迁移场景风格的字符图像生成方法，用于生成含给定场景风格的汉字字符图像，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤S1：采集场景字符图像，制作原始字符图像，构建训练数据集；

步骤S2：构建用于场景字符图像生成的生成对抗网络，并训练网络；

步骤S3：使用源场景字符图像、源原始字符图像和目标原始字符图像，生成场景字符图像；

所述步骤S1具体为：

步骤S11：收集并整理场景字符图像n_imgs对，仅包含字符的源场景字符图像imgsrc和目标场景字符图像imgtgt，成对的字符图像应具有相似的场景和字体，且对应不同的字符，尺寸为边长为s的正方形，其中s为人工设定的参数，于是第ia对字符图像imgsrc和imgtgt表示为imgsrc_ia和imgtgt_ia，则n_imgs对场景字符图像表示为imgs＝{imgsrctgt_ia|ia＝0，1，...n_imgs}，其中imgsrctgt_ia表示第ia对场景字符图像imgsrctgt_ia＝{imgsrc_ia，imgtgt_ia}；

步骤S12：选择一种字体作为原始字体，基于该字体生成黑底白字的字体图像，一幅场景字符图像对应一个字符，对应字符生成的字体图像定义为原始字符图像，生成的原始字符图像尺寸为边长为s的正方形，字符位于图像中央，于是对imgsrc制作原始字符图像得到源原始字符图像charsrc，对imgtgt制作原始字符图像得到目标原始字符图像chartgt，第ia个imgsrc制作原始字符图像得到charsrc_ia，第ia个imgtgt制作原始字符图像得到chartgt_ia，对ia＝0，1，...n_imgs执行操作得到n_imgs对原始字符图像chars＝{charsrctgt_ia|ia＝0，1，...n_imgs}，其中charsrctgt_ia表示第ia对原始字符图像，charsrctgt_ia＝{charsrc_ia，chartgt_ia}；

步骤S13：组合imgs和chars得到训练数据集

trains＝{train_ia|ia＝0，1，...n_imgs}，其中train_ia表示第ia组训练数据，train_ia＝{imgsrc_ia，imgtgt_ia，charsrc_ia，chartgt_ia}；

所述步骤S2具体为：

步骤S21：构建用于场景字符图像生成的生成对抗网络；

步骤S22：使用构建的训练数据集训练构建的生成对抗网络，使用第ia个训练数据训练时，首先使用生成器生成场景字符图像，生成器的输入为imgsrc_ia、charsrc_ia、chartgt_ia，则生成的图像为fake_ia；

步骤S23：然后优化判别器，判别器通过三种输入优化，输入为imgsrc_ia和charsrc_ia时，判别器的优化目标为真，输入为imgsrc_ia和chartgt_ia时，判别器的优化目标为假，输入为fake_ia和charsrc_ia时，判别器的优化目标为假，设判别器的前向过程用函数D表示，则损失Loss_d用下式计算：

Loss_d＝MSELoss(D(imgsrc_ia，charsrc_ia)，1) +MSELoss(D(imgsrc_ia，chartgt_ia)，0) +MSELoss(D(fake_ia，charsrc_ia)，0)

其中，MSELoss为均方损失函数；

步骤S24：优化好判别器后优化生成器，生成器的优化目标是让判别器输入为fake_ia和charsrc_ia时判别结果为真，且fake_ia与imgtgt_ia相似，生成器的损失Loss_g计算方法如下：

Loss_g＝MSELoss(D(fake_ia，charsrc_ia)，1) +L1Loss(fake_ia，imgtgt_ia)

其中L1Loss为L1损失函数；

步骤S25：重复步骤S22至S24反复训练判别器和生成器，直到生成器能生成符合期望效果的场景字符图像为止。