非卷积神经网络艺术风格转换的Matlab实现

资源摘要信息:"该资源包含了关于如何使用Matlab代码来执行艺术风格转移的研究，特别是通过使用卷积滤波器来处理纹理合成。该代码库是由哥伦比亚大学的刘琳、萨加尔·拉尔和里查·戈德等人开发的，并发表于2018年秋季的计算机视觉课程（COMSW4731）中。他们的工作旨在研究和测试纹理合成的功能，纹理合成是一种将艺术风格转换到不变内容图像的方法。他们选择了一种不使用卷积神经网络的算法，这种方法是迭代的，并逐步构建样式和内容图像的组合。他们特别研究了分割和色彩转移，这两个方面是基于Elad和Milanafar等人的算法。在分割方面，他们比较了Canny滤镜和高斯Laplacian滤镜，以保留内容图像中未接收样式转换的部分。在色彩转移方面，他们尝试通过操作$ l$、$\alpha$、$\beta$空间中的图像，进行直方图匹配。此外，资源还包括一个master.ipynb文件，其中包含了创建和保存不同分割蒙版的代码。他们对Elad和Milanafar等人的工作以及Matlab中的相关代码库表示感谢。这个开源资源可以通过运行master.py文件来进行纹理合成的第一个迭代，尽管这个过程仍在进行中。" 知识点： 1. 卷积滤波器：卷积滤波器是一种在图像处理中常用的工具，用于应用不同的图像效果，比如模糊、锐化或边缘检测。在该研究中，卷积滤波器被用于艺术风格转移，这是一种通过算法对图像进行风格化的技术。 2. 纹理合成：纹理合成是一种计算方法，它能够创建一种新的图像或图像区域，该图像或图像区域在视觉上与给定的样本纹理相匹配。在艺术风格转移的上下文中，纹理合成可以用来将一种艺术风格应用到新的内容图像中。 3. 迭代算法：迭代算法是通过重复过程逐渐逼近所需结果的方法。在艺术风格转移的研究中，迭代方法用于逐步构建样式和内容图像的组合。 4. 分割：在图像处理中，分割是将图像分割成多个部分或对象的过程。在这个研究中，研究者比较了Canny滤镜和高斯Laplacian滤镜，以确定哪种更适合保留内容图像中未被风格转换的部分。 5. 色彩转移：色彩转移是改变图像中色彩分布的过程，以便将一种图像的色彩特征转移到另一种图像上。研究者尝试通过操作特定的色彩空间进行直方图匹配来实现色彩转移。 6. $l\alpha\beta$色彩空间：这是一种色彩空间模型，它将色彩分解为亮度（l）和两个色彩通道（$\alpha$和$\beta$）。这种模型常用于色彩转换和匹配任务，因为它能够更自然地表示色彩的视觉感知。 7. Matlab代码库：Matlab是一种广泛应用于工程、科学和数学领域的编程语言和环境。该研究提供了一个Matlab代码库，用于执行纹理合成和艺术风格转移。Matlab提供了一系列内置函数和工具箱，使得处理图像和数据变得更加容易。 8. 计算机视觉：计算机视觉是人工智能的一个子领域，它涉及使计算机能够解释和理解视觉信息，比如从图像或视频中检测、分类和追踪对象。该研究是在计算机视觉课程的背景下进行的，说明了该技术在视觉艺术方面的应用潜力。 9. 开源：开源意味着源代码是可以被公众自由查看、修改和分发的。开源项目鼓励协作和共享，以改进和扩展软件的功能。该资源被标记为开源，表明它对研究社区开放，其他开发者可以贡献代码并参与到项目中。 10. 系统迭代：在该研究中，"第一个迭代"指的是尝试实现纹理合成的初步阶段。迭代过程是开发和测试新算法时常见的方法，通过逐步改进以达到最终目标。