【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理，具体涉及音乐舞台表演视频的智能卡通化方法。
技术介绍
1、当前，卡通风格化是其中一个重要的发展方向，一种新型的表现形式，在教育、漫画设计、游戏场景开发等领域都有广泛应用，丰富着我们的生产生活和我们的创造力，为人们所喜爱。传统卡通制作需要设计师或绘画师进行设计、着色、绘制边缘，耗时长而且必须花费大量精力。在这个信息迅速增长的新时代，前述方法已经满足不了成千上万的卡通制作需求。通过计算机图形学技术来辅助生成卡通场景图片极大程度满足了这个需求，提高了卡通化的效率。传统的基于计算机的卡通生成方法主要通过滤波器抽象平滑图像和采用检测算子来提取线条。将抽象平滑的图片内容和检测到的边缘线条融合即可得最终卡通化结果。但基于手工调制的滤波器和边缘检测参数，并不能深入理解图片关键内容，需要根据视觉结果不断调节，也不能实现不同风格的转换。
2、近几年，随着计算机软硬件的进步，深度学习技术不断改革创新，取得了巨大发展，推动了机器视觉等方向的飞速提升，同时应用于我们日常的生产生活中。基于深度神经网络的风格融合方法被提出以解决传...
【技术保护点】
1.音乐舞台表演视频的智能卡通化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的音乐舞台表演视频的智能卡通化方法，其特征在于：所述在步骤一中，使用高质量的摄像设备拍摄表演视频，然后通过视频编辑软件将视频转换为数字格式，之后使用图像分割算法或手动分割，将表演者和舞台环境分别保存为独立的视频片段。
3.根据权利要求2所述的音乐舞台表演视频的智能卡通化方法，其特征在于：所述在步骤二中，卡通化网络模块包括两个阶段：在第一阶段，将普通平面图像平滑算子转换成通过深层网络优化的能量损失，遵循双边滤波器构造损失函数，其中包含空间和范围内核，每个内核都测量相邻...
【技术特征摘要】
1.音乐舞台表演视频的智能卡通化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的音乐舞台表演视频的智能卡通化方法，其特征在于：所述在步骤一中，使用高质量的摄像设备拍摄表演视频，然后通过视频编辑软件将视频转换为数字格式，之后使用图像分割算法或手动分割，将表演者和舞台环境分别保存为独立的视频片段。
3.根据权利要求2所述的音乐舞台表演视频的智能卡通化方法，其特征在于：所述在步骤二中，卡通化网络模块包括两个阶段：在第一阶段，将普通平面图像平滑算子转换成通过深层网络优化的能量损失，遵循双边滤波器构造损失函数，其中包含空间和范围内核，每个内核都测量相邻像素之间的空间和颜色相似度，以实现高质量的图像平滑。
4.根据权利要求3所述的音乐舞台表演视频的智能卡通化方法，其特征在于：所述在第二阶段，在有监督边缘线条描绘损失和不受监督的边缘增加损失的情况下，对卡通的结构边缘绘制线条图来模仿不同的卡通风格，在此过程中，通过跟踪卡通图像的线条来构造卡通线数据集，之后利用此数据集实现对线条图像的有监督学习。
5.根据权利要求4所述的音乐舞台表...
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