[发明专利]一种基于深度学习的图像风格迁移方法及装置在审
| 申请号： | 202010717100.1 | 申请日： | 2020-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN111986302A | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 张宁;范崇睿;任晗;谢敏怡 | 申请（专利权）人： | 北京石油化工学院 |
| 主分类号： | G06T15/02 | 分类号： | G06T15/02;G06T5/50;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;陈亮 |
| 地址： | 102600 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的图像风格迁移方法，首先获取原始图像，并对所述原始图像进行内容图像的特征提取和风格图像的特征提取，分别得到第一特征图像和第二特征图像；创建白噪声图像，将所得到的第一特征图像和第二特征图像通过迭代优化后导入到所创建的白噪声图像中；再将所述白噪声图像进行迭代最小化，并结合风格损失函数和内容损失函数获得具有原始图像内容和预设风格的迁移后图像。上述方法及装置能够解决现有图像风格迁移技术合成较为粗糙、合成效果差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 图像 风格 迁移 方法 装置 | ||
【主权项】：
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