[发明专利]一种基于卷积神经网络模型的图像融合方法及系统在审
| 申请号： | 201710317578.3 | 申请日： | 2017-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN107240085A | 公开（公告）日： | 2017-10-10 |
| 发明（设计）人： | 胡建国;商家煜;黄俊威;李仕仁;梁津铨 | 申请（专利权）人： | 广州智慧城市发展研究院;广州搏创信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510800 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络模型的图像融合方法及系统，其中，所述图像融合方法包括获取至少一张待融合风格图像信息和至少一张待融合内容图像信息，并将所述待融合风格图像信息和所述待融合内容图像信息放缩到统一大小；对统一大小的所述待融合风格图像信息和所述待融合内容图像信息进行初始化融合处理，获取初始融合图像信息；在卷积神经网络模型内计算所述初始融合图像信息与统一大小的所述待融合风格图像信息和所述待融合内容图像信息损失梯度，获取总损失梯度；根据所述总损失梯度对所述初始融合图像信息进行更新和对所述卷积神经网络模型进行参数保存。在本发明实施例中，满足用户对图像融合需求，提高图像融合速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 模型 图像 融合 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络模型的图像融合方法，奇特在于，所述图像融合方法包括：获取至少一张待融合风格图像信息和至少一张待融合内容图像信息，并将所述待融合风格图像信息和所述待融合内容图像信息放缩到统一大小；对统一大小的所述待融合风格图像信息和所述待融合内容图像信息进行初始化融合处理，获取初始融合图像信息；在卷积神经网络模型内计算所述初始融合图像信息与统一大小的所述待融合风格图像信息和所述待融合内容图像信息损失梯度，获取总损失梯度；根据所述总损失梯度对所述初始融合图像信息进行更新和对所述卷积神经网络模型进行参数保存。
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