Abstract-Med den snabba utvecklingen av sociala nätverk och multimedia teknik, anpassade bild och video stilisering har använts i stor utsträckning för olika sociala-media applikationer. I detta papper undersöker vi problemet med exemplar-baserad fotostil överföring, vilket ger ett flexibelt och bekvämt sätt att åberopa fantastiska visuella intryck. I stället för att undersöka några fasta konstnärliga mönster för att representera vissa stilar som gjordes i vissa tidigare verk, betonar vårt arbete stilar relaterade till en serie av visuella effekter i fotografiet (t.ex. färg, ton och kontrast). Vi föreslår en fotostylist borste, en automatisk robust stil överföring metod baserad på Superpixel-baserad BIpartite Graph (SuperBIG). En tvåstegs tvåstegs grafalgoritm med olika granularitetsnivåer används för att aggregera pixlar i superpixlar och hitta deras korrespondenser. I det första steget, med extraherade hierarkiska funktioner, är en bipartit graf konstruerad för att beskriva innehållet likhet för pixel partition för att producera superpixlar. I det andra steget är superpixlar i in- och referensbilden ommatchade för att bilda en ny superpixelbaserad bipartitkurva, och superpixel-nivåkorrespondenser genereras av bipartitmatchning. Slutligen, den förfinade korrespondens guidar SuperBIG att utföra omvandlingen i en inredningsrelaterad färgrymd. Omfattande experimentella resultat visar effektiviteten och robustheten i den föreslagna metoden för överföring av olika stilar av exempelbilder, även för vissa utmanande fall, såsom nattbilder.
föreslagna SuperBIG REF, som betonade stilar relaterade till en serie av visuella effekter och skapade en foto stilistisk borste baserad på Superpixel Bi Partite graf.
Photo Stylistic Brush: Robust Style Transfer via Superpixel-Based Bipartite Graph
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}