[发明专利]基于GAN网络结构的两阶段瓷砖图像风格化方法

权利要求书

1.一种基于GAN网络结构的两阶段瓷砖图像风格化方法，其特征在于，所述方法包含如下步骤：

S1：在风格池中选定k张风格样图以及对应的k个特征向量v₁～v_k，对v₁～v_k进行加权融合得到特征向量v，并将特征向量v输入到CAN网络结构中，生成风格图像S^raw；

S2：定义风格特征尺度fscale，并基于风格特征尺度fscale对S^raw进行双三次线性插值图像缩放，得到风格图像S；

S3：输入瓷砖纹理图像C^raw，如果C^raw图像尺寸不为fscale的整数倍，需要对C^raw进行图像重叠平铺填充，得到纹理图像C，否则直接设置纹理图像C＝C^raw；

S4：将纹理图像C划分成m×n个大小相等但互不重叠的纹理图像块并根据图像中的划分位置形成垂直接缝、水平接缝和中心接缝；

S5：沿纹理图像C垂直接缝处进行图像块划分，形成m×(n-1)个大小相等但互不重叠的图像块沿纹理图像C水平接缝处进行图像块划分，形成(m-1)×n个大小相等但互不重叠的图像块沿纹理图像C中心接缝处进行图像块划分，形成(m-1)×(n-1)个大小相等但互不重叠的图像块

S6：针对纹理图像块依次将每个纹理图像块和风格图像S配对输入到具有AdaIN的GAN网络中，得到风格化图像块

S7：对所有图像块进行全局拼接，得到风格图像O⁽¹⁾；

S8：将所有图像块拼接到图像O⁽¹⁾垂直接缝处，得到图像O⁽²⁾；将所有图像块拼接到图像O⁽²⁾水平接缝处，得到图像O⁽³⁾；将所有图像块拼接到图像O⁽³⁾水平接缝处，得到图像O⁽⁴⁾；

S9：对图像O⁽⁴⁾进行裁切，得到最终瓷砖风格化图像O。

2.根据权利要求1所述的基于GAN网络结构的两阶段瓷砖图像风格化方法，其特征在于S1的具体实现过程如下：

S11、在风格池中选定k张风格样图以及对应的k个特征向量v₁～v_k，其中风格池中的所有图像及其特征向量，通过事先训练好的CAN网络随机生成得到；所有风格样图的大小为256×256像素，通道数为3，包含RGB通道；所有特征向量维度数为128，且每一分量满足均值为0，方差为1的正态分布；

S12、对k个特征向量v₁～v_k进行加权融合，得到特征向量v；且特征向量v的生成遵循如下加权融合公式：

其中，a_h为权重系数，且满足

S13、将特征向量v输入到CAN网络结构中，生成风格图像S^raw；且S^raw生成遵循如下公式：

S^raw＝CAN(v)

其中：CAN()代表CAN网络。

3.根据权利要求1所述的基于GAN网络结构的两阶段瓷砖图像风格化方法，其特征在于S2的具体实现过程如下：

S21、定义风格特征尺度fscale，其中fscale取值必须为偶数，并且不能小于32；

S22、基于风格特征尺度fscale对风格图像S^raw进行双三次线性插值图像缩放，得到风格图像S；且S生成遵循如下公式：

S＝Bicubic_resize(v，fscale)

其中：Bicubic_resize(，)代表双三次线性插值函数。