基于卷积神经网络的图像风格迁移实现与开发.pdf

基于卷积神经网络的图像风格迁移实现与开发 本文主要介绍了基于卷积神经网络的图像风格迁移实现与开发。图像风格迁移是将一种图像的风格应用于另一种图像，以生成具有特定风格的新图像。这种技术有广泛的应用，如图像编辑、图像合成、计算机视觉等领域。 在传统的图像风格迁移方法中，通常需要建立一个数学或者统计模型来描述风格，然后再改变要迁移的图像使其符合建立的模型。然而，这种方法存在一些缺点，如只能做某一种风格或者某一个场景，从而导致了基于传统风格迁移研究的局限性。 深度学习的出现改变了这种情况。2006年起，深度学习之父Hinton掀起了AI浪潮，至今仍是学术界与工业界的研究热点。对于图像风格迁移这一课题，Gatys等人提出了使用卷积神经网络有效分离图像的内容特征和图像的风格特征。 卷积神经网络（CNN）是一种 Feedforward neural network，通过卷积层和池化层的组合来提取图像特征。它可以学习到图像的内容特征和风格特征，从而实现图像风格迁移。 本文主要采用VGG19分类网络来实现图像风格迁移。VGG网络结构采用连续多层的小卷积核来代替AlexNet中的较大卷积核。多层非线性层可以增加网络深度，从而能够学习到更复杂的模式，并且代价相对更小。 对于给定的与输出有关的输入图片的局部大小，采用连续多层的小卷积核效果强于采用单一大的卷积核。在VGG中，使用3个3×3卷积核来代替7×7卷积核，使用2个3×3卷积核来代替5×5卷积核，这样做可以保证具有相同的与输出有关的输入图片的局部大小的条件下，增加网络的深度，捕捉更深层次的特征，在一定程度上提升神经网络的效果。 在图像风格迁移中，需要将内容图片和风格图片分离。内容图片的特征可以通过预训练的VGG模型提取，而风格图片的特征可以通过预训练的VGG模型提取其特征表示，然后计算格拉姆矩阵，从而建模其风格表示。 输入任意一张随机噪声图，可以通过梯度下降法不断迭代改变图像的像素值，目标是其内容表示接近于内容图片的内容，其风格表示接近于风格图片的风格。也就是说，通过不断学习减小内容损失和风格损失，即可实现内容和风格的合成图像，从而达到“风格迁移”的目的。 本文还介绍了基于 Style Transfer 算法，用卷积神经网络提取图像特征，依次提取内容图像的内容和风格图片的风格。对于任意内容和风格的图片，使用梯度下降方法调整输入响应，在特定层次获得特定的响应。多次迭代之后，输入响应即为特定风格和内容的图像。 本文设计添加社区交流分享等功能的图像风格迁移移动应用开发。这种应用可以广泛应用于图像编辑、图像合成、计算机视觉等领域。 本文提出了基于卷积神经网络的图像风格迁移实现与开发方法，可以实现图像风格迁移、图像编辑、图像合成等功能，有广泛的应用前景。