民族文化是傳播各個民族精神的重要途徑,它同民族語言一樣對人類的生產生活有重要意義。扎染是民族文化元素的組成部分,由于采集地域性限制和傳承困難等因素正面臨數據稀缺、應用研究不便等問題。另外,部分扎染藝術設計對民族元素的應用流于形式,從而導致民族風格的創(chuàng)作未能滿足實際需求,缺少使用價值,不利于民族扎染元素的繼承和發(fā)展。本文主要針對民族扎染元素數據量缺乏、創(chuàng)作實用性較低的問題進行民族扎染數據增強與風格遷移的技術研究。實驗所選用的數據集來自民族文化采集項目共2500件,經過統(tǒng)一處理和篩選可作為樣本集的共有129件規(guī)格化扎染元素圖像,具體的工作內容和結果如下:（1）提出一種基于民族扎染圖像特征作為約束規(guī)則的生成式對抗網絡數據增強模型。模型采用卷積網絡提取到圖像基本紋理特征并輸入到生成式對抗網絡中,優(yōu)化了網絡結構使得生成器在約束規(guī)則的影響下生成帶有民族扎染元素紋理特征的圖像,改進后的模型效率得到顯著提高。實驗保留了迭代次數1000到100000次的效果,選用圖像質量評價指標和人眼判別對生成圖像進行檢測。實驗結果表明第80000次迭代所生成的圖像符合扎染元素特征。最終實驗獲得1290件達到圖像基準的... 

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【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內外研究現狀
        1.2.1 民族元素發(fā)展研究現狀
        1.2.2 圖像數據增強方法研究現狀
        1.2.3 圖像風格遷移方法研究現狀
        1.2.4 生成式對抗網絡研究現狀
        1.2.5 研究現狀小結
    1.3 論文研究內容
    1.4 論文組織結構
第二章 民族扎染圖像數據增強與風格遷移研究框架
    2.1 民族扎染圖像數據增強與風格遷移問題描述
    2.2 民族扎染圖像應用研究任務與方法
        2.2.1 構造數據集與數據可視化處理
        2.2.2 民族扎染圖像數據增強方法
        2.2.3 民族扎染圖像風格遷移方法
        2.2.4 民族扎染圖像應用原型系統(tǒng)結構設計
    2.3 民族扎染圖像研究內容關系及技術路線
    2.4 本章小結
第三章 民族扎染圖像數據增強研究與改進
    3.1 生成式對抗網絡基礎理論
        3.1.1 生成式對抗網絡起源與發(fā)展
        3.1.2 生成式對抗網絡基本原理
    3.2 約束規(guī)則的條件生成式對抗網絡研究與改進
        3.2.1 卷積提取圖像特征作為約束規(guī)則
        3.2.2 改進的帶有約束規(guī)則的生成式對抗網絡算法
    3.3 實驗與結果
        3.3.1 圖像提取與可視化實驗
        3.3.2 建立的特征約束規(guī)則條件生成式對抗網絡模型
        3.3.3 數據增強輸出圖像樣例
        3.3.4 損失函數變化
        3.3.5 改進算法迭代過程
    3.4 實驗分析
        3.4.1 基于紋理特征的生成圖像分析
        3.4.2 人眼判別與檢測
        3.4.3 改進的生成式對抗網絡分析
    3.5 本章小結
第四章 民族扎染圖像風格遷移算法研究
    4.1 風格遷移算法理論分析
        4.1.1 條件生成式對抗網絡的風格遷移
        4.1.2 循環(huán)一致性生成式對抗網絡的風格遷移
    4.2 民族扎染圖像風格遷移算法
        4.2.1 民族扎染圖像風格遷移算法模型設計
        4.2.2 民族扎染圖像風格遷移算法邊緣改進
    4.3 實驗結果與分析
        4.3.1 風格遷移改進結果對比
        4.3.2 風格遷移實驗分析
    4.4 本章小結
第五章 民族扎染圖像數據增強與風格遷移原型系統(tǒng)
    5.1 系統(tǒng)架構
    5.2 系統(tǒng)部署
    5.3 本章小結
第六章 總結與展望
參考文獻
致謝
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【參考文獻】：
期刊論文
[1]前景與背景分離的圖像風格遷移系統(tǒng)設計與實現[J]. 陳超.  信息通信. 2019(04)
[2]基于條件生成式對抗網絡的數據增強方法[J]. 陳文兵,管正雄,陳允杰.  計算機應用. 2018(11)
[3]3D建模在數據增強中的應用研究[J]. 范峰,曹文馨,向征.  無線互聯(lián)科技. 2018(15)
[4]平面藝術設計中的中國民族元素與國際潮流的融合[J]. 王歡.  中小企業(yè)管理與科技(下旬刊). 2018(07)
[5]基于深度學習的圖像風格遷移研究綜述[J]. 陳淑環(huán),韋玉科,徐樂,董曉華,溫坤哲.  計算機應用研究. 2019(08)
[6]民族元素在藝術設計中的創(chuàng)新應用[J]. 何沙.  住宅與房地產. 2018(16)
[7]數碼印花圖案設計技術研究[J]. 羅桂蘭.  印染助劑. 2017(08)
[8]生成式對抗網絡GAN的研究進展與展望[J]. 王坤峰,茍超,段艷杰,林懿倫,鄭心湖,王飛躍.  自動化學報. 2017(03)
[9]論現代藝術設計發(fā)展的新趨勢[J]. 曾月明.  藝術科技. 2016(12)
[10]公共藝術中傳統(tǒng)民族元素的應用[J]. 張麗.  大眾文藝. 2016(08)

碩士論文
[1]基于對抗生成網絡的古籍文獻圖像修復技術應用研究[D]. 胡中澤.中央民族大學 2018



本文編號：3677862