[发明专利]一种真实场景图像合成方法及系统

摘要

本发明公开了一种真实场景图像合成方法及系统。该方法包括：获取由语义图和与语义图对应的真实场景参考图构成的图像训练集；依据U‑net卷积神经网络模型和激励残差块建立真实场景图像合成网络模型；利用预训练好的VGG‑19卷积神经网络模型建立真实场景图像合成网络模型的损失函数；将图像训练集作为真实场景图像合成网络模型的输入，依据损失函数，对真实场景图像合成网络模型进行训练，得到训练好的真实场景图像合成网络模型；获取多幅待合成的语义图；将待合成的语义图输入到训练好的真实场景图像合成网络模型中，得到与待合成的语义图对应的真实场景合成图。本发明能够快速有效的合成真实感更强的摄影级场景图像，提高合成图像的真实感和视觉质量。

主权项

1.一种真实场景图像合成方法，其特征在于，包括：获取图像训练集；所述图像训练集由多个图像对构成；各所述图像对均由一幅语义图和与所述语义图对应的真实场景参考图构成；依据U‑net卷积神经网络模型和激励残差块建立真实场景图像合成网络模型；所述激励残差块是由卷积层和激活层构成的；利用预训练好的VGG‑19卷积神经网络模型建立所述真实场景图像合成网络模型的损失函数；将所述图像训练集作为所述真实场景图像合成网络模型的输入，依据所述损失函数，对所述真实场景图像合成网络模型进行训练，得到训练好的真实场景图像合成网络模型；获取多幅待合成的语义图；将所述待合成的语义图输入到所述训练好的真实场景图像合成网络模型中，得到与所述待合成的语义图对应的真实场景合成图。