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题名基于局部均方差的神经网络图像风格转换
被引量：4
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作者
郑茗化
白本督
范九伦
魏雅娟
焦瑞芳
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机构
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
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第14期144-147,151,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61671377)
国家自然科学基金项目(61571361)
+3 种基金
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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文摘
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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关键词
图像处理
图像风格化转换
深度学习
卷积神经网络
特征提取
局部均方差
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Keywords
image processing
image style transformation
deep learning
convolutional neural network
feature extraction
local mean square error
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分类号
TN958.34
[电子电信—信号与信息处理]
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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