[发明专利]一种基于深度学习与显著性检测的图像风格转移方法在审
| 申请号： | 201811294280.6 | 申请日： | 2018-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN109636764A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 刘志;刘秀文;陈敏昱 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T5/00;G06T7/13;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 | 代理人： | 陆聪明 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于深度学习与显著性检测的图像风格转移方法。其具体步骤是：（1）、输入内容图像 |
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| 搜索关键词： | 显著性图 显著性 内容图像 图像风格 转换图像 图像 方法生成 模型计算 融合图像 输出图像 输入内容 艺术风格 自然场景 检测 平滑 像素 风格 优化 学习 融合 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习与显著性检测的图像风格转移方法，其特征在于，具体步骤如下：(1)、输入内容图像C和风格图像S；(2)、利用风格转移方法生成转换图像T；(3)、利用显著性模型计算出内容图像的显著性图M；(4)、根据显著性图M对内容图像C和转换图像T进行融合，生成融合结果F；(5)、根据显著性图M确定优化区域，对于优化区域中的像素进行平滑后，生成最后的输出图像O。
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