基于语义分割的图像风格迁移技术研究

摘要：

随着民族服装文化的碰撞与融合,对图像风格迁移技术进行了研究,阐述了当前风格迁移的研究现状,将蒙古族服饰风格与汉族风格进行融合,继承和弘扬了民族文化.针对蒙古服饰元素多样、颜色差异大、花纹不规则性等特征而引起的风格提取难度大的问题,采用K均值与封闭式自然抠图算法相结合的方法进行图像分割,基于神经网络提取图像的风格和内容,利用图像重建技术合成结果图,实现蒙汉服饰图像风格迁移;针对输出图像伪影严重的问题,采取一种改进的图像风格迁移算法,将输入图像到输出图像的变换约束在色彩空间的局部仿射变换中,将这个约束表示成一个完全可微的参数项,有效抑制图像扭曲,针对真实照片风格迁移过程中存在的空间不一致问题,进行平滑处理确保风格处理后空间风格一致,该方法大大加快了运算速度.

关键词：服饰特征提取、封闭式自然图像抠图算法、K均值算法、图像分割、图像风格迁移

所属期刊栏目：56

分类号：TP391.41;TP183(计算技术、计算机技术)

资助基金：内蒙古自治区自然科学基金No.2017BS0602

在线出版日期：2020-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：207-213