【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理、计算机视觉以及图像转换领域，具体涉及到一种基于生成对抗网络的敦煌壁画艺术风格迁移方法及系统。
技术介绍
1、作为一种绘制在墙壁上的视觉绘画艺术，敦煌壁画是中国伟大的文化艺术瑰宝之一，也是世界艺术的最大宝库，其以悠久的历史、丰富而深刻的绘画内容以及极高的美术价值而闻名于世。然而，由于敦煌壁画存在形式的特殊性以及绘制过程的高难度等因素，其无法像其它艺术如油画、水墨画等在人们的生活中流行起来。另外，随着时间的推移，由于各种自然和人为因素引起壁画的脱落、颜色退变等损伤，敦煌壁画正面临着灭绝的威胁。对此，实现敦煌壁画艺术风格的自动创作对于保护、传承和发扬这类艺术是非常重要的。
2、近年来，以gatys为首提出的基于cnn的风格迁移技术，能够将一张图像的风格迁移为参考图像的风格，这使得实现敦煌壁画艺术风格的自动创作成为了可能。然而，这种技术的风格生成效果严重依赖于参考的风格图像，而且仅凭一张参考的风格图像是难以完整表达一类艺术的风格。以cyclegan(出自论文《unpaired image-to-image t...
【技术保护点】
1.一种基于生成对抗网络的敦煌壁画艺术风格迁移方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的敦煌壁画艺术风格迁移方法，其特征在于，所述基于内容的对比损失由生成器中的特征编码器和一个两层感知器网络提取的特征计算最大化互信息损失而得，计算公式如下：
3.根据权利要求1所述的敦煌壁画艺术风格迁移方法，其特征在于，所述语义损失通过计算由训练好的分割网络作为语义区域提取模块提取的输入自然图像和对应生成图像的部分可能风格失真区域的结构相似性损失而得，计算公式如下：
4.根据权利要求1所述的敦煌壁画艺术风格迁移方法，其特征在于，所述线...
【技术特征摘要】
1.一种基于生成对抗网络的敦煌壁画艺术风格迁移方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的敦煌壁画艺术风格迁移方法，其特征在于，所述基于内容的对比损失由生成器中的特征编码器和一个两层感知器网络提取的特征计算最大化互信息损失而得，计算公式如下：
3.根据权利要求1所述的敦煌壁画艺术风格迁移方法，其特征在于，所述语义损失通过计算由训练好的分割网络作为语义区域提取模块提取的输入自然图像和对应生成图像的部分可能风格失真区域的结构相似性损失而得，计算公式如下：
4.根据权利要求1所述的敦煌壁画艺术风格迁移方法，其特征在于，所述线条损失通过计算由训练好的细密边缘提取模块dexined网络提取的输入自然图像和对应生成图像的边缘提取图的平衡交叉熵损失而得，计算公式如下：
5.根据权利要求1所述的敦煌壁画艺术风格迁移方法，其特征在于，所述色彩对比损失通过计算生成的敦煌壁画风格图像、真实敦煌壁画图像和经过随机色彩变化的真实敦煌壁画图像的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王伟凝，李嘉辉，骆美鸽，李意繁，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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