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基于卷积神经网络和边缘检测的自然纹理合成算法

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摘要

基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的VGG-19(Visual Geometry Group)模型,研究了卷积神经网络对输入纹理进行卷积时,输入纹理特征图的边缘信息对生成自然纹理效果的影响。在使用卷积神经网络的VGG对输入图像进行卷积时,为了防止过拟合(over-fitting)现象采用平均池化的方式对特征图进行处理,在一定程度上保护了特征图的边缘信息,比采用最大池化处理特征图取得更好的生成效果。同时,提取各层特征图的边缘信息并叠加到特征图中,能很好的保留纹理图像的边缘结构信息。实验结果表明,改进后的方法能取得较为理想的纹理生成效果。

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DOI:10.3788/lop56.131001

作者单位:

    贵州电子信息职业技术学院
    凯里学院

引用该论文

张定祥,谭永. 基于卷积神经网络和边缘检测的自然纹理合成算法[J].激光与光电子学进展,2019,56(13):131001.