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基于多尺度特征提取的敦煌艺术风格迁移方法
目录
一、文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2国内外研究现状概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.2.1艺术风格迁移技术研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.2.2多尺度特征提取在图像处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
1.2.3敦煌艺术数字化与风格再现研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
1.3本文主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
1.4论文组织结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
二、相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.1深度学习与卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.1.1卷积神经网络基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.1.2经典网络模型架构剖析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
2.2风格迁移模型原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
2.2.1生成对抗网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.2.2基于Gram矩阵的风格损失函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2.2.3感知损失函数解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.3多尺度特征融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2.3.1多分辨率特征提取策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
2.3.2特征金字塔网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
2.4敦煌艺术特征解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
2.4.1敦煌壁画的艺术风格要素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
2.4.2色彩与线条的视觉特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
三、基于多尺度特征的敦煌艺术风格迁移模型．．．．．．．．．．．．．．．．．53
3.1整体框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
3.2多尺度特征提取网络构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
3.2.1编码器网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
3.2.2多尺度特征分支实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
3.3融合敦煌艺术特征的风格化生成器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
3.3.1风格化模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
3.3.2内容与风格的动态平衡机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75
3.4判别器网络优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
3.4.1多尺度判别器结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
3.4.2真实性与一致性损失函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80
3.5模型损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
3.5.1内容损失函数构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87
3.5.2风格损失函数的改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90
3.5.3总体损失函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91
四、实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93
4.1实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．
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