一种基于mGANprior的真实图像美感增强方法

摘要

本发明公开了一种基于mGANprior的真实图像美感增强方法，对于待增强美感的真实图像，选择对应类型的PGGAN预训练生成模型，并确定需要增强的美感效果类型；使用级联分割模块方法对真实图像进行语义分割；使用mGANprior方法得到逆映射的图像；根据需增强的美学风格，对真实图像与逆映射的图像做对应的退化变换并计算损失，通过梯度下降优化得到最终的隐向量与图像美学风格增强后的图像Ienh；本发明方法实现了真实图像的美感增强，既最大程度的保留图像的原有信息，又对图像进行了可控的美学风格修改，本发明依据美学因素提出一种退化变换的损失函数，可以在真实图像上生成具有美感的模糊效果。