华东师范大学学报(自然科学版)

作者：何鑫鑫, 宋海川

关键词：纹理合成,非平稳纹理,傅里叶卷积,生成对抗网络,

随着深度学习在计算机视觉领域取得的巨大成功, 基于示例的纹理合成研究得到了长足的发展. 当下主流纹理合成模型往往采用神经网络方法, 其通常包含卷积层和上采样层、下采样层等局部组件, 并不适用于捕捉非平稳纹理中的不规则结构特征. 受频率域与空间域的对偶性质的启发, 提出了一种基于隐层傅里叶卷积的非平稳纹理合成方法. 该方法以生成对抗网络为基础架构, 沿着隐层通道进行特征拆分, 搭建图像域局部分支和频率域全局分支, 进而兼顾视觉感知和结构信息. 实验表明, 该方法能够处理结构上极具挑战的非平稳纹理样本, 相较于目前最优方法而言, 在大尺度结构的学习与扩展上取得了更好的效果.

来源：2024年第2期

《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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