基于PhotoWCT2和多重注意力机制的印花图案配色模型
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浙江工业大学 信息工程学院

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TP399

基金项目:

杭州市重大科技创新项目(2022AIZD0077);国家自然科学基金联合基金重点项目(U24A20270)


Color Matching Model For Printed Patterns Based on PhotoWCT2 and Multiple Attention Mechanisms
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    摘要:

    针对现有风格迁移算法无法满足印花图案配色工作对纹理保留和颜色风格迁移效果的要求,设计了一种基于PhotoWCT2和多重注意力机制的印花图案配色模型;该模型首先对PhotoWCT2网络添加了多尺度通道-局部注意力模块,增强了模型对印花图案复杂纹理特征的提取能力;其次引入频率注意力模块,加强了频域中的颜色信息,提升模型对颜色风格的迁移能力;最后采用基于对比学习的内容损失函数,增强模型对特征空间的建模能力,提升模型对印花图案复杂纹理特征的重建能力。实验结果表明,与原始网络模型相比,所设计模型在SSIM、PSNR和Gram Loss这三个客观指标上均表现更优。此外,与其它网络模型相比,所设计模型的印花图案配色结果也具有更好的纹理保留和颜色风格迁移效果。

    Abstract:

    Aiming at the problem that existing style transfer models cannot meet the requirements of texture retention and color transfer for color matching for printed pattern, a color matching model for printed pattern based on PhotoWCT2 and multiple attention mechanism is designed; The model firstly introduced a Multi-scale Channel and Local Attention Module into the PhotoWCT2 model to enhances the ability to extract complex texture features of printed pattern; Secondly, a Frequency-domain Channel Attention Module is introduced to strengthen the color information in the frequency domain and improves the model's ability to transfer color styles; Finally, the contrastive learning-based content loss function is used to enhance the model's ability to model the feature space and improve the model's ability to reconstruct the complex texture features of printed pattern. Experimental results show that compared with the original model, the designed model is better in three objective metrics: SSIM, PSNR, Gram Loss; In addition, the designed model generates printed pattern with better texture retention and color style transfer compared with other models.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

汤逸烽,蒋俊豪,张津,朱威.基于PhotoWCT2和多重注意力机制的印花图案配色模型计算机测量与控制[J].,2025,33(10):251-258.

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  • 收稿日期:2025-03-06
  • 最后修改日期:2025-05-27
  • 录用日期:2025-05-29
  • 在线发布日期: 2025-10-27
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