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公开(公告)号：CN106971202A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710199950.5
申请日：2017-03-24
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的中国水墨画风格提取方法，包括以下步骤：读取中国水墨画和普通景物画；使用卷积神经网络对输入图像进行分层；选取合适的中国水墨画图像与普通景物图像卷积层和加权因子建立新的卷积神经网络；调整中国水墨画图像与普通景物图像的加权因子建立新的卷积神经网络；比较输入图像与输出图像的差异，使用损失值进行量化；使用梯度下降法迭代优化输出图像与输入图像的损失值，直至满足条件；判断迭代次数是否超过限定次数；输出具有中国水墨画风格的融合图像。整个过程实现了中国水墨画风格的提取，并将该风格应用于普通景物画，获得具有中国水墨画风格的融合图像。
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