改进生成对抗网络在场景图像转换中的应用

本文针对不同场景图像之间的转换问题,提出了一种改进的生成对抗网络模型,能够生成高质量的目标场景图像.在生成目标图像过程中存在因为向下采样而丢失原图像空间位置信息的现象,因此本文设计了一个包含跳跃连接和残差块的生成网络,通过在网络中加入多个跳跃连接部分,将图像的空间位置信息在网络中保持传递.同时为提高训练过程中生成图像在结构上的稳定性,引入SSIM图像结构相似指数,作为结构重建损失,以指导模型生成更优结构的目标图像.此外,为使得转换后的目标场景图像保留更多的色彩细节,加入了身份保持损失,明显增强了目标生成图像的色彩表现力.实验结果表明,本文所提的改进生成对抗网络模型能够在场景图像转换中得到有效地应用.