【摘 要】
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图像风格迁移问题是计算机视觉领域热点问题,传统图像风格迁移算法生成的图像纹理有限,不能满足工业界的实际需求,而基于神经网络的图像风格迁移算法可以实现任意图像风格的迁移,但是需要成对的数据集。循环一致性生成对抗网络(Cycle-Consistent generative adversarial networks,Cycle GAN)打破了风格迁移任务中成对数据集的限制。但是Cycle GAN对图像进
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图像风格迁移问题是计算机视觉领域热点问题,传统图像风格迁移算法生成的图像纹理有限,不能满足工业界的实际需求,而基于神经网络的图像风格迁移算法可以实现任意图像风格的迁移,但是需要成对的数据集。循环一致性生成对抗网络(Cycle-Consistent generative adversarial networks,Cycle GAN)打破了风格迁移任务中成对数据集的限制。但是Cycle GAN对图像进行风格迁移的过程中存在迁移不充分以及内容信息丢失的情况。因此,本文对Cycle GAN的模型展开研究并进行改进,具体工作如下:(1)本文在研读大量图像风格迁移相关文献的基础上,对图像风格迁移领域中经典算法的原理和理论基础进行了介绍。此外,重点介绍生成对抗网络和相关衍生模型的原理,从这些衍生模型中受到启发,并为本文的改进模型提供依据。(2)为了提高生成图像的质量,本文提出了一种改进的Cycle GAN算法。改进的Cycle GAN算法沿用Cycle GAN算法的思想,首先对Cycle GAN的生成器进行改进,引入U-Net网络作为生成器的主架构,并在U-Net网络的底层加入9个残差块,残差块之间加入跳跃连接,这使得生成器对特征的提取和转化更加充分。然后,使用两个判别器构成判别网络,提高了判别网络的准确性。最后,使用具有梯度惩罚项的Wasserstein距离代替了原Cycle GAN的对抗损失函数,并且引入身份损失函数(identity loss),从而提高了网络的整体性能。
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