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申请/专利权人：合肥大学
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，解决了目前CycleGAN模型在艺术绘画风格迁移任务上笔触和轮廓达不到更精确迁移的技术问题，尤其涉及一种基于笔触和轮廓约束的艺术绘画图像风格迁移方法，该方法包括：获取待进行风格迁移的真实图像；将真实图像输入至用于精确迁移图像中笔触和轮廓的循环生成对抗网络模型中，并生成具有艺术绘画风格的风格迁移图像；采用图像质量评估指标对风格迁移图像的图像质量进行评估。本发明能够解决在色彩对比不强烈的艺术绘画上所存在生成的图像风格不明显的问题，使笔触和轮廓能够达到更精确的迁移，并考虑艺术绘画作品加工过程中的独特笔触和画面中对象的轮廓，从而实现更好的风格迁移效果。
主权项：1.一种基于笔触和轮廓约束的艺术绘画图像风格迁移方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、获取待进行风格迁移的真实图像；S2、将真实图像输入至用于精确迁移图像中笔触和轮廓的循环生成对抗网络模型中，并生成具有艺术绘画风格的风格迁移图像；S3、采用图像质量评估指标对风格迁移图像的图像质量进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥大学 一种基于笔触和轮廓约束的艺术绘画图像风格迁移方法
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