多通道特征增强风格迁移算法

作者：陈梦伟; 毛琳^*; 杨大伟

来源：大连民族大学学报, 2021, 23(05): 410-416.

DOI：10.13744/j.cnki.cn21-1431/g4.2021.05.006

• 风格迁移
• 特征映射
• 多通道
• 特征增强

针对风格迁移算法在迁移过程中图像内容特征映射出错,无法保证特征映射完整性,使生成图像出现内容失真的问题,提出多通道特征增强风格迁移算法。该算法在CycleGAN(Cycle Generative Adversarial Networks)风格迁移网络基础上,引入多通道特征增强机制,增强每个通道对图像特征的非线性表达能力,不仅可保持通道的独立,还能提取更加丰富的内容特征,在确保特征映射一致的同时,提高风格迁移质量。经仿真实验表明,本文所提算法与CycleGAN相比:在风景方面,冬-夏季节场景数据集在评价指标IS和FID上分别提高6.2%和25.7%;在静物方面,苹果-橘子水果静物数据集在评价指标IS和FID上分别提高9.3%和24.4%。

• 单位
  机电工程学院; 大连民族大学