基于生成对抗网络的风景图像彩墨风格迁移

图像风格迁移指在图片内容语义固定的情况下,将一张图片的风格迁移至另一种风格。目前已经有许多关于图像风格化的研究,但针对某一特定的艺术风格进行迁移依然存在训练时间过长、训练样本不足、泛化能力不强等问题。根据领域现状,文中针对传统绘画彩墨风格进行了研究,并采用了生成对抗网络模型,结合彩墨画绘制的原理,在不采用大量训练数据的基础上,增强了训练图像特征。另外,参考水墨画的生成方法,实现了将风景照片向彩墨画迁移。并对比分析了其它风格迁移方法在风景图彩墨画风格实现上的结果,实验证明文中的方法具有更好的彩墨画风格迁移效果。     

基于图像纹理渲染的智能绘画效果生成算法设计

针对计算机智能绘画算法模型在纹理细节处理上效果不佳的问题,文中提出了一种基于图像纹理渲染的智能绘画算法。该算法以生成对抗神经网络为基础,设计了分层融合生成对抗神经网络架构。并利用结构GAN生成了一幅具有图像结构线条的图片,且将输出的图像与均匀分布的噪声作为纹理GAN的输入数据。通过纹理GAN融合图像的结构与纹理特征,进而渲染生成逼真的图像。测试结果表明,利用该种算法绘制出的素描图像纹理清晰、形象逼真,且在定量分析中IS指标达到了2.31,高于其他对比算法。     

基于CycleGAN的仿真PET/CT图像生成方法

目前,癌症仍然是人类身体健康的一个巨大威胁.癌症的诊断尤其是早期诊断,对于癌症的治愈来说至关重要.以正电子发射型计算机断层显像/计算机断层扫描显像(Positron Emission Computed Tomography/Computed Tomography,PET/CT)为代表的医疗影像学技术是癌症早期诊断的重要...     

传统艺术在游戏中的应用

我国的计算机游戏从开始发展到现在已近经历了三十多年的发展历史,虽然只有短短三十多年的发展,但是现在却成为了一个朝阳产业。而现在出现的一项新兴艺术领域就是游戏美术,这种形式毫不逊色于我们传统的艺术形式。游戏美术是集技术和美术于一体的艺术,是游戏从技术文字走向可视化的第一步,在游戏的制作环节有着非常重要的作用。但是,随着日韩风和欧美风游戏的入侵和抗衡,中国游戏在美术领域那些民族的、传统的的元素正在面临着被外来游戏文化侵蚀、同质化的问题,我们中国的游戏美术出现了无根无源的现象。中国甚至是世界都在想尽办法弥补游戏美术缺乏传统艺术元素的空白,中国的游戏美术正在遭遇亟待解决的问题瓶颈。本文通过介绍游戏中传统艺术的类型,分析传统艺术在游戏中的具体应用,研究出传统艺术在游戏应用中存在的主要问题,同时提出相关的意见。     

论中国文人画及其绘画的文学性

文人画是一种观念艺术,带有强烈的意识形态活动,表现一种对社会、人生的调侃,或强烈的自我表现,是中国古代文明在绘画中的一种体系,在文化上显示极大的差异性.其中的文学性向我们传达了古代中国画画家的心怀.     

信息时代下的绘画艺术

随着信息时代的到来,不同门类的艺术不断涌现在新媒体时代之中.现代科技特别是传播媒介(如:电脑制图,相机,电视等)相对于传统绘画工艺而言,存在着很多显而易见的优势.这些优势把传统绘画推向了一个比较尴尬的境地,于是传统绘画如何发展就成为了人们所关注的重要问题.本文从信息时代下纯手工绘画的处境,电脑绘画的优点以及纯手工绘画的优点入手,进一步论述传统绘画的发展前景,并针对传统绘画如何更好的发展下去提出了几点建议.     

基于生成函数的格雷对分析与构造

该文由传统的格雷对构造方法交织和级联出发,提出了一种新的称之为生成函数的格雷对构造方法,该方法适用于长度为2n 的格雷对。文中分析了格雷对生成函数和希尔维斯特Hadamard矩阵之间的关系,这不仅有助于计算给定长度的格雷对的数量,而且有助于将Hadamard分解应用于格雷对的生成中。采用生成函数,可以很方便地产生一系列的格雷对应用于多目标的环境。格雷对生成函数由二进制向量,与和或逻辑运算组成,极大地方便了序列生成器的硬件实现。     

计算机自动生成梵高油画风格的视频处理算法

本文提出一种计算机生成具有梵高油画风格的视频渲染处理算法。本文提出以图像结构张量的特征向量值作为画笔方向,对输入视频帧进行多层绘制,以有效模拟梵高油画的流体感;同时提出一种改进的局部光照模型,该方法通过运用bump-mapping技术从而增强绘制视频帧的涂料层叠感。为了使生成的视频帧具有梵高油画的色彩风格,通过运用颜色转换方法将梵高原画的色彩特征转换到渲染视频帧上。实验结果表明,对于给定的输入视频,该算法能够有效地生成具有梵高风格特质的渲染视频。     

基于改进CycleGAN的光学图像迁移生成水下小目标合成孔径声纳图像算法研究

针对循环生成对抗网络CycleGAN(Cycle Generative Adversarial Networks)在光学图像迁移生成水下小目标合成孔径声纳图像过程中存在质量差和速度慢的问题,本文提出一种新的特征提取单元SDK(Selective Dilated Kernel),并利用SDK设计了一个新的生成器网络SDKNet.与此同时,提出了一种新的循环一致损失函数MS-CCLF(Multiscale Cyclic Consistent Loss Function),MS-CCLF增加了图像多尺度结构相似性约束.在自建的图像迁移数据集OPT-SAS上,本文SM-CycleGAN(Selective and Multiscale Cycle Generative Adversarial Networks)比原始CycleGAN的图像迁移质量提升4.64％,生成器网络参数降低4.13MB,运算时间减少0.143s.实验结果表明,SM-CycleGAN更适合水下小目标光学图像到合成孔径声纳图像的迁移任务.     

基于半监督学习生成对抗网络的人脸还原算法研究

基于大量训练样本生成高置信度图像的生成对抗网络研究已经取得一些成果,但是现有的研究只针对已知训练样本进行图像生成,而未将训练的参数用于训练样本之外的图像生成。该文设计了一种改进的生成对抗网络模型,在已有网络的基础上增加一个还原层,使得测试图像可以通过改进的对抗网络生成对应的高置信度图像。实验结果表明,改进的生成对抗网络参数可以应用到训练集之外的普通样本。同时本文改进了生成模型的损失算法,极大地缩短了网络的收敛时间。     

基于绘画的计算机辅助设计系统研究

针对传统计算机辅助设计系统的反应时间较慢的问题,研究一种基于绘画的计算机辅助设计系统。设计一种绘画数位板,使用一款CMOS感光芯片,利用SMBus接口连接ROM和PIC18单片机内核,用来传输绘画过程中的特征数据,辅助计算机处理,主板单片机选用可重复擦写的AT24C20芯片,连接3个16位定时器,完成计算机辅助设计系统的硬件设计。软件部分首先提取绘画时呈现出的元素特征,利用基于小波变换事物边缘点的提取方法提取元素中的梯度因子,利用梯度因子迭代分割与配准,得到各元素特征,利用Java编程将计算得到的元素特征输入到系统中,完成软件部分的设计。实验结果表明,与传统计算机辅助设计系统相比,基于绘画的计算机辅助设计系统的反应速度更快,更适合实际使用。     

绘画是隐秘的心语

在灵子的画作中,是没有通常意义上的那种深思熟虑的,它们只有瞬间的感受,只有情绪的左右,只有本能的对应——色彩和情绪或情感的对应。左右她绘画的不是技巧的考虑,而是情绪的波动和涌泄。     

基于图片扰动的自动驾驶测试数据生成方法

自动驾驶是一个复杂的、系统性的研究项目,在实际的测试过程中,为了确保安全,虚拟仿真测试成为自动驾驶测试的关键,在检测驾驶模型是否可以做出正确的判断,减少安全事故的发生等方面有着不可替代的作用.本文在虚拟仿真测试的基础上,提出有关图片扰动的自动驾驶测试的数据生成方法,通过对检测数据的核算来测试模型是否可以做出缺陷判断.数...     

基于平台游戏的关卡内容程序自动生成

现在世面上有很多平台．游戏，尽管使用了程序自动生成内容的方法，增强游戏的可玩性及扩展性。但某种意义上，这些平台游戏还不是非常成功的关卡游戏。本文将从代表性、节奏性、连接性等几个角度入手，提出一种新的四层层次结构的平台游戏设计，同时利用这种模型来自动生成新的游戏关卡。     

基于改进CycleGAN的ISAR图像超分辨方法

图像超分辨是解决ISAR欺骗干扰中由于模型样本不完备导致难以对大带宽ISAR实现高逼真假目标模拟的重要手段。利用生成对抗网络（GAN）可通过端到端映射实现ISAR图像的超分辨,然而,当测试输入样本与训练输入样本分辨率差异较大时,超分辨图像中会出现伪散射点从而导致目标失真。考虑到循环生成对抗网络（CycleGAN）对输入样本差异适应性较好,本文提出了一种基于改进CycleGAN的ISAR欺骗干扰超分辨样本生成方法,分别从损失函数、优化过程、判别器结构三方面对CycleGAN网络结构进行改进,加快了网络的收敛速度,同时对于输入分辨率差异较大的ISAR图像泛化性能更好。利用暗室测量数据验证了所提方法的有效性,与GAN方法相比,对于训练输入样本分辨率差异较大的测试输入样本,生成的超分辨样本散射点位置与真实数据具有更好的匹配效果。     

基于深度学习的古代汉语生成模型

本文主要探索了GPT-2模型在学习文言文特征方面的表现,主要以小数据集的文言文样本对GPT-2模型进行了训练、测试,并与LSTM、Sequence to sequence等其它方法生成的文言文进行了比较研究。结果表明构建四种不同模型,采用两种不同的生成方法进行样本生成,将所生成的样本进行随机选取,不同模型不同生成方法各保存两个样本,将样本保存并归类。生成样本评价表明GPT-2模型具有优越性。     

基于多媒体技术的CG数字绘画色彩调控系统设计

针对原有CG数字绘画色彩调控系统调控结果色差较大的问题,设计基于多媒体技术的CG数字绘画色彩调控系统。制定硬件设计框架进行硬件设计,采用电磁感应数位板进行数字绘画图像输入,选用双内存卡槽计算机进行图像显示与处理。为保证多媒体技术的正常运转,设定端媒体设备参数。完成系统硬件设计后,采用Photoshop色阶获取数字绘画色彩信息,将色彩信息还原。还原后的色彩信息代入色彩增强因子,完成数字绘画色彩调节,采用RGB色彩模式进行色彩控制程序编写。设计完成后设计对比实验,与原有系统相比,所设计系统图像与样本图像色差较小,更具有优越性。     

时序电路测试生成新算法研究

为解决同步时序电路的测试难题,提高时序电路测试生成效率,进行了时序电路测试生成算法的研究,将粒子群优化算法应用在时序电路的测试生成中。为验证PSO算法性能,首先将其用于函数优化,能获得较好的优化结果。之后建立自动测试生成离散粒子群速度—位置模型,针对国际标准时序电路的验证结果表明,与同类算法相比,该算法可以获得较高的故障覆盖率和较小的测试矢量集。