【摘 要】
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伴随深度学习的发展，风格迁移算法在图像视觉效果上取得了显著的提升。目前已广泛应用于图像、视频美化，同时还可应用于包装设计、室内装饰、广告设计等。但目前基于深度学习的
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伴随深度学习的发展，风格迁移算法在图像视觉效果上取得了显著的提升。目前已广泛应用于图像、视频美化，同时还可应用于包装设计、室内装饰、广告设计等。但目前基于深度学习的风格迁移方法中，算法的改进点主要集中在运行速度和灵活性两方面。合成图的面部保真极大影响了算法在图像合成效果方面的稳定性。不对合成图进行质量评价无法评估现有算法的效果，也不能自动挑选最合适的算法和最优的合成图。因此，本文针对合成图面部保真和质量评价两方面的问题展开了深入的研究。 在合成图面部保真方面，通过分析细节丰富区域（如面部）失真的原因，提出结合人脸关键点检测和图像融合方法对失真区域进行修复。在合成图质量评价方面，通过分析图像色彩搭配能反映合成图的视觉效果，从而评价合成图的生成质量。提出根据色彩调和模板对合成图进行质量评价，具体体现为分别计算不同风格迁移算法下合成图的色彩调和距离。基于该评价指标设计了相关实验并对数据进行了分析。除了色彩调和距离的评价方式外，本文通过对比风格模板图和合成图的色调分布，提出了基于KL散度的色彩匹配距离来进行合成图的质量评价。最后结合色彩调和距离和色彩匹配距离在合成图质量评价方面做了进一步的优化。 对于合成图面部保真，与现有方法相比，本文提出的算法流程在保留细节信息的同时在实际应用上更加灵活、高效。对于合成图质量评价，基于色彩调和距离和色彩匹配距离能很好的对合成图质量进行评价，从而为风格迁移算法的选择和自动挑选不同风格模板下的最优合成图提供参考。
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