计算机应用

作者：谭永前, 曾凡菊

单位：凯里学院 大数据工程学院，贵州 凯里 556011

关键词：直方图损失,图像风格迁移,拉普拉斯算子,风格损失,内容损失

基金：贵州省2022年度基础研究计划（自然科学）项目（黔科合基础-ZK［2022］一般526）;贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字［2017］335);贵州省科技合作计划项目(黔科合LH字［2017］7161号);“贵州省区域内一流建设培育学科?民族学”专项课题(YLXKJS0071)

针对神经风格迁移算法结果中存在伪影、颜色丢失、轮廓模糊不清等影响整体艺术效果的问题，提出了一种基于拉普拉斯算子和颜色保留（LCR）的神经风格迁移算法。所提LCR算法使用内容损失项、风格损失项、直方图损失项以及拉普拉斯损失项构建总损失函数。由于在LCR算法中使用了直方图损失项和拉普拉斯损失项，因此，LCR算法与基于卷积神经网络的图像风格迁移（IST-CNN）算法、基于深度特征扰动（DFP）算法相比，对风格化结果图有更好的整体艺术效果。首先，通过对输入内容图像和风格图像进行去噪处理，减小了图像噪声对后续各个损失项计算的影响；其次，对内容图像和风格图像进行RGB空间到Lab空间的转换，以实现图像亮度通道L和颜色通道a、b的分离，并把内容图像的亮度信息迁移到风格图像上，从而达到内容图像颜色保留的目的；最后，在卷积神经网络（CNN）中对总损失函数进行迭代优化并输出风格化结果图。与IST-CNN和DFP算法相比，所提LCR算法的峰值信噪比（PSNR）平均分别提高了约12.418 dB和8.038 dB，结构相似性（SSIM）平均分别提高了约0.348 06和0.258 54，均方差（MSE）平均分别降低了0.653 76和0.296 00。实验结果表明，LCR算法有更好的风格化绘制整体视觉效果。

来源：2022年第10期

《计算机应用》期刊编辑部

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