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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
作者: 古元亭 ; 吴恩华
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
刊名: 计算机辅助设计与图形学学报
发表日期: 2008
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
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
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/10307
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基于非线性卷积的可控图像类推和自类推技术.pdf(542KB)----限制开放-- 联系获取全文

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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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