基于卷积神经网络和边缘检测的自然纹理合成算法

张定祥; 谭永前

doi:doi:10.3788/LOP56.131001

激光与光电子学进展, 2019, 56 (13): 131001, 网络出版: 2019-07-11

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Natural Texture Synthesis Algorithm Based on Convolutional Neural Network and Edge Detection

张定祥 ¹谭永前 ^2,*

作者单位

¹ 贵州电子信息职业技术学院电子信息工程系, 贵州凯里 556000

² 凯里学院大数据工程学院, 贵州凯里 556011

图 & 表

图 1. VGG整体结构

Fig. 1. VGG overall structure

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图 2. CNN纹理合成过程

Fig. 2. CNN texture synthesis process

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图 3. 任意点边缘值

Fig. 3. Edge value of arbitrary point

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图 4. Kirsch算子边缘提取。(a)原图像;(b) Kirsch边缘提取效果

Fig. 4. Edge extraction by using Kirsch operator. (a) Original image; (b) Kirsch edge extraction effect

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图 5. 改进算法流程图

Fig. 5. Flow chart of improved algorithm

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图 6. 生成纹理效果图比较。(a)输入源纹理;(b)文献[ 4]算法效果;(c)文献[ 7]算法效果;(d)改进后算法效果

Fig. 6. Comparison of generated texture images. (a) Input source textures; (b) results of algorithm in Ref. [4]; (c) results of algorithm in Ref. [7]; (d) results of improved algorithm

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张定祥, 谭永前. 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. Dingxiang Zhang, Yongqian Tan. Natural Texture Synthesis Algorithm Based on Convolutional Neural Network and Edge Detection[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(13): 131001.

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图 1. VGG整体结构

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图 4. Kirsch算子边缘提取。(a)原图像;(b) Kirsch边缘提取效果

Fig. 4. Edge extraction by using Kirsch operator. (a) Original image; (b) Kirsch edge extraction effect

图 5. 改进算法流程图

Fig. 5. Flow chart of improved algorithm

图 6. 生成纹理效果图比较。(a)输入源纹理;(b)文献[ 4]算法效果;(c)文献[ 7]算法效果;(d)改进后算法效果

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