基于新的风格损失函数的图像风格转换方法

作者：钱燕芳; 王敏

来源：电子测量技术, 2019, 42(04): 70-73.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.1802112

• 深度学习
• 图像风格转换
• Gram矩阵
• 转换Gramian矩阵

虽然基于深度学习的图像风格转换方法已经取得了很大的进展,但是这些方法都没有考虑到生成图像的线条扭曲现象,为此提出直方图损失和转换Gramian矩阵相结合的方法。图像的直方图信息可以判断出图像质量的好坏,在图像风格转换中使用直方图损失,不仅可以增强图像,还可以使生成的图像更加稳定。转换Gramian矩阵类似于Gram矩阵,但是前者提取出图像纹理信息更加完整,还考虑到了图像的空间排列信息。实验结果表明,这两种方法的结合不仅能使生成的图像没有线条扭曲,还能减少图像生成的迭代次数。