[发明专利]一种非均匀纹理的图片处理方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种非均匀纹理的图片处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取N张纹理样图，根据所述N张纹理样图得到样图集，从所述样图集中提取训练数据组；

使用所述训练数据组对包括生成器网络的神经网络进行多次迭代训练，得到训练后的神经网络；

选取N张纹理样图中的一张纹理样图同时作为指导图和纹理风格图，输入到训练后的神经网络的生成器网络中，得到纹理扩展结果图；

或者，选取N张纹理样图中的一张纹理样图作为纹理风格图，任意一张除选定纹理风格图之外的图片作为指导图，输入到训练后的神经网络的生成器网络中，得到纹理迁移结果图；

所述神经网络包括：生成器网络、判别器网络和预训练的VGG19网络；所述判别器网络还包括分类器网络；

所述获取N张纹理样图，根据所述N张纹理样图得到样图集的步骤包括：

将所述N张纹理样图均作为指导图，将所述N张纹理样图均作为纹理风格图；

N张指导图与N张纹理风格图两两组合输入到预训练的VGG19网络中，采用反向传播优化的风格迁移方法对两两组合中的两张纹理图样进行风格迁移，得到N²张样图；

所述N²张样图组成样图集；

所述从所述样图集中提取训练数据组的步骤包括：

分别为所述N²张样图添加标签向量；

由每张样图得到目标图块、迁移纹理图块和源图块，所述目标图块的标签向量与样图的标签向量相同；

由所述源图块、迁移纹理图块、目标图块、目标图块的标签向量组成一个训练数据；

N²张样图对应N²个训练数据，所述N²个训练数据构成所述训练数据组；

所述生成器网络包括：启发层；所述迁移纹理图块和源图块输入至所述启发层融合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述由每张样图得到目标图块、迁移纹理图块和源图块的步骤包括：

选取所述迁移纹理图块的一部分作为目标图块；

选取所述目标图块的一部分作为迁移纹理图块；

选取所述样图对应的指导图的一部分作为源图块；

所述源图块在指导图中的位置与所述迁移纹理图块在样图中的位置相同。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述迭代训练的步骤包括：

从所述训练数据组中提取一个训练数据；

将训练数据中的迁移纹理图块和源图块输入到神经网络得到误差；

将所述误差反向传播修改生成器网络和判别器网络中的参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述误差包括：判别器网络误差、分类器网络误差、生成器网络误差、合成结果分类误差、纹理风格误差和图片重建误差；

所述将训练数据中的迁移纹理图块和源图块输入到神经网络得到误差的步骤包括：

将所述迁移纹理图块和所述源图块输入到所述生成器网络中，得到合成结果；

将所述合成结果和所述目标图块输入到判别器网络中，得到目标图块的结果矩阵和目标图块的概率向量，计算所述目标图块的结果矩阵和目标图块的概率向量得到判别器网络误差和分类器网络误差；

将所述合成结果输入到判别器网络中，得到合成结果的结果矩阵和合成结果的概率向量，计算所述合成结果的结果矩阵和合成结果的概率向量得到生成器网络误差和合成结果分类误差；

将所述合成结果和目标图块输入到预训练的VGG19网络中，得到输出结果，计算所述输出结果得到纹理风格误差；

根据合成结果和对应目标图块计算出图片重建误差。