| 题名: | 基于非线性卷积的可控图像类推和自类推技术 |
| 其他题名: | non-linear convolution based controllable image analogies and self analogies
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| 作者: | 古元亭
; 吴恩华
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| 关键词: | 风格化学习
; 图像类推
; 可控类推
; 非线性卷积
; 线性卷积
; 可控
; 风格化
; 样本数据
; 学习
; 思想
; 尺度相关
; 不同强度
; 训练集
; 稳定性
; 推技术
; 适用性
; 卷积核
; 独立性
; 迭代式
; 超分辨
; 增强
; 应用
; 控制Computer graphics
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| 刊名: | 计算机辅助设计与图形学学报
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| 发表日期: | 2008
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| 卷: | 20, 期:3, 页:332-336 | | 部门归属: | 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室,北京,100080;中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室,北京,100080;澳门大学科学技术学院电脑与资讯科学系,澳门
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| 摘要: | 提出一种新的图像类推技术,定义"风格"为作用于内容上的非线性卷积过程.通过估计卷积核实现风格学习,通过执行卷积实现风格的传递.该定义能够极大地加快类推速度,提高风格学习与样本数据的独立性,增强图像类推的稳定性与适用性.同时还提出了对图像进行迭代式风格化作用的连续类推思想,以及通过自身构建训练集的自类推思想.连续类推可以生成不同强度的风格化序列,进而实现图像类推控制;图像白类推则可以应用于超分辨等与尺度相关的问题. |
| 语种: | 中文
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| 内容类型: | 期刊论文
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| URI标识: | http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/10307
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| Appears in Collections: | 计算机科学国家重点实验室 _期刊论文
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| Recommended Citation: | |
古元亭,吴恩华. 基于非线性卷积的可控图像类推和自类推技术[J]. 计算机辅助设计与图形学学报,2008-01-01,20(3):332-336.
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