【摘 要】
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目的针对现有刺绣模拟算法中针线感不强、针线轨迹方向单一等问题,提出了一种基于多尺度双通道卷积神经网络的刺绣模拟算法。方法 1)搭建多尺度双通道网络,选取一幅刺绣艺术
【机 构】
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云南大学信息学院计算机科学与工程系;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61662087,61462093,61540062);云南省中青年学术技术带头人后备人才项目;云南省科技厅应用基础研究计划重点项目(2018)~~
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目的针对现有刺绣模拟算法中针线感不强、针线轨迹方向单一等问题,提出了一种基于多尺度双通道卷积神经网络的刺绣模拟算法。方法 1)搭建多尺度双通道网络,选取一幅刺绣艺术作品作为风格图像,将MSCOCO(microsoft common objects in context)数据集作为训练集,输入网络得到VGG(visual geometry group)网络损失和拉普拉斯损失; 2)将总损失值传回到网络,通过梯度下降法更新网络参数,并且重复更新参数直到指定的训练次数完成网络训练; 3)选取一幅目标图像作为刺绣模拟的内容图像,输入训练完成的网络,获得具有刺绣艺术风格的结果图像; 4)使用掩模图像将得到的结果图像与绣布图像进行图像融合,即完成目标图像的刺绣模拟。结果本文算法能产生明显的针线感和多方向的针线轨迹,增强了刺绣模拟绘制艺术作品的表现力。结论本文将输入图像经过多尺度双通道卷积神经网络进行前向传播,并使用VGG19、VGG16和拉普拉斯模块作为损失网络进行刺绣模拟。实验结果表明,与现有卷积神经网络风格模拟算法对比,本文提出的网络能够学习到刺绣艺术风格图像的针线特征,得到的图像贴近真实刺绣艺术作品。
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