公开(公告)号：CN114266692B

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202111442351.4

申请日：2021-11-30

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 刘永坚 ,  王领 ,  胡桉澍 ,  解庆 ,  白立华

IPC: G06T3/04 ,  G06T15/00 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种结构保持的图像唐卡风格转换系统及方法，方法为使用显著性目标检测网络BASNet计算局部结构损失：将内容图和产生的结果图输入BASNet中输出得到内容图和结果图的结构图；使用深度预测网络计算全局结构损失：将内容图和产生的结果图输入深度预测网络输出得到内容图和结果图的深度图，深度信息一定程度上代表图像全局结构信息，显著性目标检测网络提取的是图像局部结构信息；计算上述得到的内容图和结果图的结构图两者之间的欧氏距离作为局部结构损失；计算上述得到的内容图和结果图的深度图两者之间的欧式距离作为全局结构损失。本发明能够避免唐卡图像风格迁移模型生成结果结构变形严重，影响视觉效果的问题。

公开(公告)号：CN114266692A

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202111442351.4

申请日：2021-11-30

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 刘永坚 ,  王领 ,  胡桉澍 ,  解庆 ,  白立华

IPC: G06T3/00 ,  G06T15/00 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种结构保持的图像唐卡风格转换系统及方法，方法为使用显著性目标检测网络BASNet计算局部结构损失：将内容图和产生的结果图输入BASNet中输出得到内容图和结果图的结构图；使用深度预测网络计算全局结构损失：将内容图和产生的结果图输入深度预测网络输出得到内容图和结果图的深度图，深度信息一定程度上代表图像全局结构信息，显著性目标检测网络提取的是图像局部结构信息；计算上述得到的内容图和结果图的结构图两者之间的欧氏距离作为局部结构损失；计算上述得到的内容图和结果图的深度图两者之间的欧式距离作为全局结构损失。本发明能够避免唐卡图像风格迁移模型生成结果结构变形严重，影响视觉效果的问题。