發(fā)布時間：2020-07-18 06:45

【摘要】：近年來,計算機的硬件發(fā)展迅速,其計算能力也得到了大幅度的提高,各大公司為用戶提供了開源的深度學習平臺。因此計算機圖形學在這樣的背景之下取得了巨大的發(fā)展。利用計算機自動將所拍圖像轉換為具有藝術風格的圖像具有十分廣闊的應用前景。圖像的藝術風格化也是計算機圖像領域的很多學者研究長達幾十年的方向。在2017年里出現(xiàn)了大量的圖像風格化算法,其中來自于微軟亞洲研究院的學者們提出了圖像類比的概念,他們針對兩幅結構不同但是語義相關的圖像進行視覺屬性轉換,這里的視覺屬性包括顏色、色調、紋理和風格。比如要對A和B’兩幅圖像進行視覺屬性轉換,A可以是素描或者油畫,B’可以是一張真實景物的照片,但是A和B’必須描述的是語義相似的景物。Patchmatch算法的核心就是在給定的兩張圖像中計算塊與塊之間的幾何映射關系。但是基本的算法只能尋找一個最近匹配塊,并且限定在一樣的方向角度內。為了找到更好的匹配塊,論文對Patchmatch算法進行了改進,并且應用到了圖像類比中去。主要的改進有以下三個方面:1、論文希望在每一次塊查找中找到多個匹配塊,所以論文擴展核心匹配算法去尋找k近鄰而不僅僅是最近鄰。2、在特征匹配過程中可能需要不同的尺度狀態(tài)下的特征圖。論文擴展匹配算法去尋找特征的多種角度。3、傳統(tǒng)的二維搜索的效率低,搜索到的特征匹配度低,所以論文改變了傳播方式。原本的傳播方式是以XY軸為方向進行移動選擇區(qū)域,改變之后的傳播方式它的節(jié)點連接著k近鄰列表,把近鄰列表中的塊作為下一個尋找對應區(qū)域的候選塊。經實驗論證,效果有所改善,本論文的方法可以更好地匹配特征,圖像顯得更加的自然
【學位授予單位】：云南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41
【圖文】：

早期風格遷移[18]

卷積神經網絡識別系統(tǒng)

左圖為全連接右圖為局部連接

【相似文獻】

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本文編號：2760559