【摘 要】
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非真实感图像生成是一种操作计算机自动产出图像的图形学和图像处理技术,它允许生成具有非真实感的不同艺术风格结果。其最终结果不具有照片的真实感却保留原相片的关键内容,弥补了真实感技术的不足,还可用于新绘制风格的发展,丰富我们的生产生活。卡通风格化是其中一个重要的发展方向,在个性化艺术设计、教育、生活娱乐等领域都有着广泛应用。传统的非真实感图像生成主要基于滤波器抽象图片内容和边缘线条检测,并将二者合并起
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非真实感图像生成是一种操作计算机自动产出图像的图形学和图像处理技术,它允许生成具有非真实感的不同艺术风格结果。其最终结果不具有照片的真实感却保留原相片的关键内容,弥补了真实感技术的不足,还可用于新绘制风格的发展,丰富我们的生产生活。卡通风格化是其中一个重要的发展方向,在个性化艺术设计、教育、生活娱乐等领域都有着广泛应用。传统的非真实感图像生成主要基于滤波器抽象图片内容和边缘线条检测,并将二者合并起来生成最终结果。但这类方法均基于手工定制的滤波器和检测参数,没能深入理解图片关键的语义信息,也没法进行多种卡通风格的转换。基于深度卷积网络,一类风格融合技术改善了上述弊端,但这类方法对选取的风格和内容图片要求高,结果不能完整保留原图显著性的内容结构,也没有清晰锐利的边缘线条,卡通化效果差。随着深度学习的发展,对抗生成网络的出,允许了在无监督的情况下使图像从一个风格到另一个风格转换,实现卡通化,但是结果不能保持原图的语义结构,线条也不够清晰,甚至产生伪影。针对上述弊端,本研究专注于抽象和边缘的基本卡通元素,致力于将传统非真实图像生成方法和当前的无监督生成式对抗网络的优点相结合,出了一种两阶段卡通化深度卷积神经网络系统,每个阶段分别对应抽象平滑和生成清晰边缘。抽象阶段对创建类似卡通的扁平化图像施加不同形式的正则化。通过设计注重显著性边缘的内容重构函数来保持语义和结构信息,并出一种平滑损失来进行非显著性区域的抽象,它允许以无监督方式生成高质量平滑结果。同时利用对抗损失函数来进行卡通风格迁移。针对边缘线条生成阶段,在完全受监督的线条分配损失和不受监督的边缘增强损失同时作用下,为扁平化卡通的边缘绘制线条。最终生成高层结构内容保存完整的同时区域内部色彩抽象平滑,区域边缘锐利清晰的卡通化结果。在实验部分,通过将大量真实照片转换为三种不同的卡通风格来对本研究出方法进行评估,验证了所出的卡通化系统在用户调研和视觉质量上都优于最新技术。
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