换一批基于卷积神经网络的中国水墨画风格提取
Convolutional Neural Network-Based Chinese Ink-Painting Artistic Style Extraction
摘要针对使用卷积神经网络对中国水墨画风格进行学习的过程进行了探讨.首先,分析了VGG19神经网络模型的框架结构,并探讨了如何使用VGG19模型提取艺术风格,并和普通风景图像融合的过程;然后,在理论的基础上,依据中国水墨画的实际特点,通过实验分析寻找合适的卷积层处理内容图像,以及寻找最优的叠加组合对水墨画特征进行提取,并提出了评价图像质量的可视化准则;最后,通过调整内容图像和风格图像的比例系数,得到了符合预期目标的图像,验证了理论的可行性,提出了新的中国水墨画风格图像的风格提取方法.
更多相关知识
关键词
卷积神经网络中国水墨画艺术风格学习特征提取convolutional neural networkChinese ink-paintingartistic style learningfeature extraction
分类号
TP391
栏目名称
DOI
10.11996/JG.j.2095-302X.2017050754
发布时间
2017-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
- 浏览2
- 被引15
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
