【摘 要】
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Gatys等人首次采用基于深度学习的方法,将图像的内容与风格进行分离与重组,使图像可以进行任意的风格转换,至此开创一个新的领域,即基于神经网络的图像风格化转换。该文在Gat
【机 构】
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西安邮电大学通信与信息工程学院,电子信息勘验应用技术公安部重点实验室,陕西省无线通信与信息处理技术国际合作研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671377);国家自然科学基金项目(61571361);国家自然科学基金项目(61601362);西安邮电大学西邮新兴团队(xyt2016-01);西安邮电大学研究生创新基金(CXL2016-03);陕西省国际合作与交流计划项目(2017KW-006)~~
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Gatys等人首次采用基于深度学习的方法,将图像的内容与风格进行分离与重组,使图像可以进行任意的风格转换,至此开创一个新的领域,即基于神经网络的图像风格化转换。该文在Gatys等人的研究基础上,引入局部均方差去噪方法,将局部均方差作为神经网络损失函数的一部分,同时结合内容损失函数与风格函数,将此三种损失函数的加权代数和作为神经网络的总损失函数。结果表明,该文方法在进行图像风格转换时,有效提升了风格转换算法输出的图像质量,使得图像噪声点明显减少,图像更加平滑。
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