近日，计算机科学与技术学院2022级电子信息专业研究生秦源以第一作者在SCI四区期刊JOURNAL OF ELECTRONIC IMAGING(影响因子:1.1)发表研究论文,论文题目为“Stylized Neural Painting with Dynamic Stroke Allocation”。

该论文是在我校梁小满教授的指导下完成，衡阳师范学院为第一署名单位。论文核心理论是：在传统的基于笔触的图像转绘画技术中，笔触经常在已绘制的区域中重复出现，导致渲染效果不佳、笔触利用率低以及图像质量低下。在论文中，作者提出了一种基于目标图像不同区域的固有特征动态分配笔触的方法。所提出的方法利用估算技术确定不同图像区域中的信息量，以生成内容丰富度的序列。然后，根据内容丰富度的序列动态分配笔触数量，从而得到一系列笔触。随后，根据它们的序列灵活调整笔触在画布上的分布，以实现对目标图像的精确渲染。此外，优化和改进了原始网络模型，使笔触渲染更加精确，从而获得更符合输入图像的最终结果。实验结果表明，所提出的方法可以根据不同图像区域之间的固有差异科学地分配笔触，从而实现有效的渲染、提高笔触利用率和更高的视觉性能。此外，诸如峰值信噪比、结构相似性和学习的感知图像块相似性等许多指标与传统技术相比表现出更高的图像质量。图1给出了方法的技术路线。

                                                        图1 技术路线图

通讯作者：秦源