公开(公告)号：CN112652030B

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202011460729.9

申请日：2020-12-11

Applicant: 浙江工商大学

Inventor： 杨柏林 ,  王庆旭 ,  陈政 ,  魏天祥

IPC: G06T11/00 ,  G06V10/56 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明涉及一种基于特定场景的色彩空间位置布局推荐的方法。本发明首先对图像美学数据集的每个场景分类下的图像进行预处理，通过全卷积网络U‑net进行颜色聚类，得到颜色聚类图；并将颜色聚类图优化为网格图；其次将每个网格中概率最大的颜色值进行合并，组合成新的网格图。然后对输入特定场景图像也进行颜色聚类，得到输入图像的最终网格图；最后将最终网格图与第网格数据集中每张网格图进行遍历pHash图像相似度匹配，将每个匹配的数据值保存到一个序列中；找到数值最大的，它对应的网格数据集中的网格图，就作为最佳颜色空间布局的推荐方案。本发明优化了匹配效率，消除了原始图像本身的复杂的颜色信息，匹配的准确率也有所提升。

公开(公告)号：CN116188631A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310162134.2

申请日：2023-02-24

Applicant: 浙江工商大学

Inventor： 陈政 ,  杨柏林 ,  孙浩强

IPC: G06T11/60 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于画家思想的少样本图像生成方法。本发明首先对给定的数据集进行预处理，统一文件格式与分辨率大小，然后提取其线稿和灰度图；其次设计了一个基于画家思想的GAN训练网络框架，其中生成器的输入为随机噪声，输出为线稿、灰度和彩色图，判别器为三个小判别器组合而成，分别对线稿、灰度和彩色图进行评价打分；然后将生成的图片和真实图片通过可微的数据增强后进行模型的训练和推断，得出一个有以假乱真能力的生成器。本发明基于画家思想，建立了更稳定的GAN训练框架和生成器，提升了小样本图片生成的质量。

公开(公告)号：CN112652030A

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：CN202011460729.9

申请日：2020-12-11

Applicant: 浙江工商大学

Inventor： 杨柏林 ,  王庆旭 ,  陈政 ,  魏天祥

IPC: G06T11/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于特定场景的色彩空间位置布局推荐的方法。本发明首先对图像美学数据集的每个场景分类下的图像进行预处理，通过全卷积网络U‑net进行颜色聚类，得到颜色聚类图；并将颜色聚类图优化为网格图；其次将每个网格中概率最大的颜色值进行合并，组合成新的网格图。然后对输入特定场景图像也进行颜色聚类，得到输入图像的最终网格图；最后将最终网格图与第网格数据集中每张网格图进行遍历pHash图像相似度匹配，将每个匹配的数据值保存到一个序列中；找到数值最大的，它对应的网格数据集中的网格图，就作为最佳颜色空间布局的推荐方案。本发明优化了匹配效率，消除了原始图像本身的复杂的颜色信息，匹配的准确率也有所提升。