一种基于神经风格迁移的艺术文本图像生成方法
授权
摘要
本发明提供了一种基于神经风格迁移的艺术文本图像生成方法，包括：(1)基于孪生网络的图文风格匹配。通过一种基于孪生网络的匹配度推荐算法，利用风格匹配算法挑选出最适合背景图的风格图。(2)基于形状主色匹配的文字风格迁移。本发明通过将图像的结构和纹理进行分成两个阶段，指导两组生成器和判别器进行参数更新，并引入文本图像预上色的模块，解决了风格迁移中出现的背景和前景迁移效果差的问题，将视觉效果大大提升；(3)文字尺度与方位自适应嵌入，利用基于距离变换的文字图像分割算法来处理迁移后的艺术文本图像，然后用位置优化算法进行文字图像和背景图像的自适应匹配，提高了艺术文本图像的生成效率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于神经风格迁移的艺术文本图像生成方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111553837A
申请号 ：
CN202010351906.3
公开（公告）日 ：
2020-08-18
申请日 ：
2020-04-28
授权号 ：
CN111553837B
授权日 ：
2022-04-29
发明人 ：
朱安娜刘浩然
申请人 ：
武汉理工大学
申请人地址 ：
湖北省武汉市洪山区珞狮路122号
代理机构 ：
武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
王琪
优先权 ：
CN202010351906.3
主分类号 ：
G06T3/00
IPC分类号 ：
G06T3/00 G06T5/50 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T3/00
在图像平面内的图形图像转换
法律状态
2022-04-29 ：
授权
2020-09-11 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 3/00
申请日 : 20200428
申请日 : 20200428
2020-08-18 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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