[發(fā)明專利]一種圖像風(fēng)格遷移模型生成方法及移動(dòng)終端

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810202121.2
• 申請(qǐng)日: 2018-03-12
• 公開（公告）號(hào): CN108537776A
• 公開（公告）日: 2018-09-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭偉偉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 維沃移動(dòng)通信有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 北京潤澤恒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11319
• 代理人: 王洪

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像風(fēng)格遷移模型生成方法及移動(dòng)終端，其中，所述方法包括：構(gòu)建風(fēng)格訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)；搭建結(jié)構(gòu)順序依次為輸入層、前置層、至少一個(gè)殘差特征構(gòu)建層、后置層以及輸出層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；基于訓(xùn)練原圖和風(fēng)格圖的均方差損失和深度感知特征的均方差損失，構(gòu)建損失函數(shù)；按照所述風(fēng)格訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)和所述損失函數(shù)，對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，生成圖像風(fēng)格遷移模型。通過本發(fā)明實(shí)施例提供的圖像風(fēng)格遷移模型生成方法所生成的圖像風(fēng)格遷移模型，將待處理圖像輸入圖像風(fēng)格遷移模型中即可快速得到風(fēng)格遷移后的高保真圖像，無需執(zhí)行繁瑣的迭代操作，耗時(shí)短處理器工作負(fù)荷輕，且能夠避免所得風(fēng)格遷移圖像空間扭曲。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明實(shí)施例涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像風(fēng)格遷移模型生成方法及移動(dòng)終端。

背景技術(shù)

圖像風(fēng)格遷移的研究由來已久，將參考風(fēng)格圖像的風(fēng)格轉(zhuǎn)換到另一個(gè)圖像中。現(xiàn)有技術(shù)中主要通過基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)格遷移算法對(duì)圖像風(fēng)格進(jìn)行遷移，該算法雖然可以學(xué)習(xí)到圖像的整體色彩變換以及結(jié)構(gòu)性元素，但是對(duì)于像素細(xì)節(jié)的學(xué)習(xí)能力差，導(dǎo)致風(fēng)格遷移后所生成的風(fēng)格遷移圖像模糊，并且所生成的風(fēng)格遷移圖像會(huì)存在直線彎曲，紋理扭曲等空間扭曲的問題。

為解決上述圖像空間扭曲的問題，本領(lǐng)域技術(shù)人員提供了一種去除圖像空間扭曲的方法，該方法將變換操作只作用在色彩空間上。該種方法雖然可以抑制圖像空間扭曲的問題，但該種方法需要執(zhí)行繁瑣的迭代運(yùn)算，耗時(shí)長且處理器工作負(fù)荷重。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供一種圖像風(fēng)格遷移模型生成方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中在進(jìn)行圖像風(fēng)格遷移時(shí)耗時(shí)長且處理器工作負(fù)荷重的問題。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的：

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像風(fēng)格遷移模型生成方法，其中，所述方法包括：構(gòu)建風(fēng)格訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)，其中，每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)包含一個(gè)訓(xùn)練原圖和一個(gè)風(fēng)格圖；搭建結(jié)構(gòu)順序依次為輸入層、前置層、至少兩個(gè)殘差特征構(gòu)建層、后置層以及輸出層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；基于訓(xùn)練原圖和風(fēng)格圖的均方差損失和深度感知特征的均方差損失，構(gòu)建損失函數(shù)；按照所述風(fēng)格訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)和所述構(gòu)建損失函數(shù)，對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，生成圖像風(fēng)格遷移模型。

第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種移動(dòng)終端，其中，所述移動(dòng)終端包括：構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建風(fēng)格訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)，其中，每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)包含一個(gè)訓(xùn)練原圖和一個(gè)風(fēng)格圖；搭建模塊，用于搭建結(jié)構(gòu)順序依次為輸入層、前置層、至少兩個(gè)殘差特征構(gòu)建層、后置層以及輸出層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；損失函數(shù)構(gòu)建模塊，用于基于訓(xùn)練原圖和風(fēng)格圖的均方差損失和深度感知特征的均方差損失，構(gòu)建損失函數(shù)；訓(xùn)練模塊，用于按照所述風(fēng)格訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)和所述構(gòu)建損失函數(shù)，對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，生成圖像風(fēng)格遷移模型。

第三方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種移動(dòng)終端，包括處理器、存儲(chǔ)器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施例中所述的任一種圖像風(fēng)格遷移模型生成方法的步驟。

第四方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施例中所述的任一種圖像風(fēng)格遷移模型生成方法的步驟。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建成輸入層、前置層、至少一個(gè)殘差特征構(gòu)建層、后置層以及輸出層的結(jié)構(gòu)，基于訓(xùn)練原圖圖和風(fēng)格圖的均方差損失和深度感知特征的均方差損失構(gòu)建損失函數(shù)，將訓(xùn)練原圖和風(fēng)格圖構(gòu)成風(fēng)格訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)，基于構(gòu)建的風(fēng)格訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)、損失函數(shù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，生成圖像風(fēng)格遷移模型，所生成的圖像風(fēng)格遷移模型在對(duì)待處理圖像進(jìn)行風(fēng)格遷移處理時(shí)，僅需將待處理圖像輸入圖像風(fēng)格遷移模型中即可快速得到風(fēng)格遷移后的高保真圖像，無需執(zhí)行繁瑣的迭代操作，耗時(shí)短處理器工作負(fù)荷輕，且能夠避免所得風(fēng)格遷移圖像空間扭曲。