[发明专利]关联图像的生成方法

权利要求书

1.一种关联图像的生成方法，其特征在于，所述方法包括：

将任一原始图像输入预先训练的神经网络，所述神经网络输出所述原始图像的关联图像；

其中，所述神经网络用于生成原始图像的关联图像，所述神经网络至少包括：特征提取层、特征变幻层和图像生成层；

所述特征提取层通过卷积操作将所述原始图像转换为特征图；

所述特征变幻层用于将所述特征图中的A1特征转换为A2特征，其中所述A2特征是所述A1特征的关联特征；所述A1特征为所述原始图像中用户期望被神经网络纠正或替换的局部特征；

所述图像生成层通过反卷积操作将包含所述A2特征的特征图转换为所述关联图像输出。

2.根据权利要求1所述的关联图像的生成方法，其特征在于，所述特征提取层包含L个空洞卷积，L≥1。

3.根据权利要求2所述的关联图像的生成方法，其特征在于，L＝4。

4.根据权利要求3所述的关联图像的生成方法，其特征在于，所述4个空洞卷积的卷积核尺寸K均为3，步幅stride依次为1、1、2、2，每个卷积输出的特征图数量依次为32、16、8、4。

5.根据权利要求1所述的关联图像的生成方法，其特征在于，所述特征变幻层包含M个原始卷积，M≥1。

6.根据权利要求5所述的关联图像的生成方法，其特征在于，M＝4。

7.根据权利要求6所述的关联图像的生成方法，其特征在于，所述4个原始卷积的卷积核尺寸K依次为6、5、4、3，步幅stride依次为1、1、2、2，每个卷积输出的特征图数量依次为32、16、8、4。

8.根据权利要求1所述的关联图像的生成方法，其特征在于，所述图像生成层包含N个转置卷积，N≥1。

9.根据权利要求8所述的关联图像的生成方法，其特征在于，N＝5。

10.根据权利要求9所述的关联图像的生成方法，其特征在于，所述5个转置卷积的卷积核尺寸K依次为6、5、2、4、2，步幅stride依次为1、1、2、3、2，每个卷积输出的特征图数量依次为24、12、9、6、3。

11.根据权利要求1所述的关联图像的生成方法，其特征在于，所述特征提取层、特征变幻层或图像生成层中每个卷积层之后还包括激活层，所述激活层的激活函数为ReLU。