[发明专利]基于GAN网络结构的三阶段瓷砖图像生成方法

权利要求书

1.一种基于GAN网络结构三阶段瓷砖图像生成方法，其特征在于，所述方法包含如下步骤：

S1、以若干128维的向量作为输入，通过预先训练的多尺度梯度风格生成对抗网络(Multi-Scale Gradient Style GAN)，生成若干大小为256*256像素的灰度图像块发送给用户端供用户挑选指定，并根据用户端反馈的指定结果对应选择其中一张作为瓷砖内容图像；

S2、根据指定的瓷砖风格样图，生成12维的特征向量，特征向量由瓷砖风格样图中R、G、B三个通道的像素值平均值以及瓷砖风格样图对应的灰度图像的灰度共生矩阵的9项纹理统计量组成；获取由风格池中不同的风格图像基于纹理合成生成对抗网络(Non-Stationary Gradient Style GAN)训练的瓷砖风格模型，并计算瓷砖风格样图的特征向量和风格池中所有风格图像对应特征向量之间的余弦相似度，取相似度最高的前M张风格图像发送给用户端供用户挑选指定，并根据用户端反馈的最符合用户要求的风格图像指定结果，选择出该指定的风格图像对应的最佳瓷砖风格模型；

S3、将S1中得到的瓷砖内容图像转换为三通道图像输入至S2选出的最佳瓷砖风格模型中，输出大小为512*512像素的瓷砖风格图像，并将输出的瓷砖风格图像再次作为所述最佳瓷砖风格模型的输入，再重复迭代k-1次，最终生成大小为(256*2^k)*(256*2^k)像素的瓷砖风格图像；

S4、将S3中最终生成的瓷砖风格图像，基于双三次插值图像放大算法进行图像放大，并对放大后的图像发送给用户端进行感兴趣区域的图像裁切，生成最终瓷砖图像。

2.根据权利要求1所述的基于GAN网络结构三阶段瓷砖图像生成方法，其特征在于，所述步骤S1中，灰度图像块的生成过程如下：

首先，生成一系列128维特征向量v₁，其中v₁＝[v_1,1,v_1,2,…,v_1,128]^T，v_1,t∈[0,1]，1≤t≤128；然后，针对每一个特征向量v₁，通过多尺度梯度风格生成对抗网络MSGS-GAN，生成大小为256*256像素的灰度图像块I⁽⁰⁾＝MSGS-GAN(v₁)；不同的特征向量v₁输出的灰度图像块内容也不同。