基于循环生成对抗网络的图像风格迁移.pdf

基于循环生成对抗网络的图像风格迁移 本文探讨了基于循环生成对抗网络的图像风格迁移技术，旨在将学习到的油画图像风格应用到其他图像上，使图像拥有油画的风格。当前生成对抗网络已经被广泛应用到图像风格迁移中，但是在处理图像时纹理清晰度不高的问题仍然存在。为了解决这个问题，本文提出了加入局部二值模式（LBP）算法的方法，将LBP算法加入生成对抗网络的生成器中，增强了循环对抗生成网络提取图像纹理特征内容的效果。 循环生成对抗网络（CycleGAN）是一种基于生成对抗网络的图像风格迁移算法，它可以学习到图像的风格特征，但是在处理图像时纹理清晰度不高的问题仍然存在。为了解决这个问题，本文提出了加入LBP算法的方法，LBP算法可以增强生成对抗网络提取图像纹理特征内容的效果。此外，本文还提出了加入TotalVariationLoss的方法，TotalVariationLoss可以约束噪声，提高生成图像的质量。 实验结果表明，基于循环生成对抗网络的图像风格迁移可以提高生成图像的质量，使之具有更好的视觉效果。这项技术可以应用于图像编辑、图像合成、计算机视觉等领域。 图像风格迁移技术的发展可以追溯到图像纹理生成技术，由于当时科研水平有限，需要繁琐的公式和复杂的数学模型来学习如何生成纹理，且数学模型的建立耗时耗力，因此图像风格迁移的发展十分缓慢。Gatys等人在2015年提出了基于神经网络的图像风格迁移算法，该算法是将图像的内容和风格分开的算法。 基于循环生成对抗网络的图像风格迁移技术可以应用于各种领域，如图像编辑、图像合成、计算机视觉等。该技术可以提高生成图像的质量，使之具有更好的视觉效果。 图像风格迁移技术可以分为两类：基于图像处理的图像风格迁移和基于深度学习的图像风格迁移。基于图像处理的图像风格迁移技术使用传统的图像处理技术，如图像滤波、图像变换等来实现图像风格迁移。基于深度学习的图像风格迁移技术使用深度学习算法，如卷积神经网络、生成对抗网络等来实现图像风格迁移。 基于循环生成对抗网络的图像风格迁移技术可以提高生成图像的质量，使之具有更好的视觉效果。这项技术可以应用于图像编辑、图像合成、计算机视觉等领域。