發(fā)布時間：2020-07-30 19:36

【摘要】：針對刺繡風格數(shù)字化模擬方法立體感不強、缺少線條方向等問題,提出了一種基于深度學習和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的算法,將刺繡藝術風格傳輸?shù)侥繕藞D像。利用圖像語義分割網(wǎng)絡及風格遷移網(wǎng)絡,分別對目標內容圖像與刺繡藝術風格圖像進行目標提取和風格遷移。首先,輸入目標內容圖像與刺繡藝術風格圖像,采用基于條件隨機場的圖像語義分割,將目標內容圖與刺繡藝術風格圖的前景與背景分離,并進行二值化處理,形成掩模圖像;其次,將目標內容圖與刺繡藝術風格圖的RGB顏色空間轉換為YIQ;最后,參照掩模圖像使用VGG19網(wǎng)絡模型提取目標內容圖的內容特征及刺繡藝術風格圖的風格紋理特征進行目標區(qū)域內的風格遷移,從而對刺繡藝術進行數(shù)字化模擬。該算法能模擬出具有刺繡藝術效果的結果圖像,能更好地模擬真實刺繡藝術的線條方向,突出了線條的立體感。通過使用語義分割與風格遷移相結合的方法,有效模擬了色彩艷麗、立體感強的刺繡藝術風格圖像,是對非真實感繪制的有效補充,為刺繡數(shù)字化保護與非物質文化傳承奠定了基礎。

【參考文獻】

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本文編號：2775983