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龙图腾网获悉视伴科技(北京)有限公司申请的专利一种神经图像风格迁移的方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117078940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311191501.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种神经图像风格迁移的方法和系统是由屠翔;郭凤威;潘紫良;胡卓雄;胡颖卓设计研发完成，并于2023-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经图像风格迁移的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经图像风格迁移的方法，包括以下步骤：获取内容图像数据和风格图像数据；对内容图像数据和风格图像数据进行语义分析，并提取内容图像数据特征和风格图像数据特征；通过神经风格迁移法对内容图像数据特征和风格图像数据特征进行组合并生成输出图像数据；使用第一规则判断输出图像数据是否达标；当输出图像数据达标时，导出输出图像数据，并将输出图像数据传输到预设终端；本发明在进行神经风格迁移时，将内容图像中的对象和风格图像中的背景作出区别对待，给内容图像中的内容对象更高权重，这样更有助于保留内容图像中有意义的图像元素的内容，可以有效提升输出图像的质量。

本发明授权一种神经图像风格迁移的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种神经图像风格迁移的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取内容图像数据和风格图像数据； S2、对内容图像数据和风格图像数据进行语义分析，并提取内容图像数据特征和风格图像数据特征； S3、通过神经风格迁移法对内容图像数据特征和风格图像数据特征进行组合并生成输出图像数据； S4、使用第一规则判断输出图像数据是否达标； S5、当输出图像数据达标时，导出输出图像数据，并将输出图像数据传输到预设终端； 所述S2具体为： 先利用卷积神经网络对内容图像数据和风格图像数据进行语义分析； 再将内容图像数据分解成P1、P2、...、Pn和Q，其中P1、P2、...、Pn为提取到的内容对象数据，Q为背景图像数据； 最后根据内容对象数据和背景图像数据提取内容图像数据特征和风格图像数据特征； 所述S4具体为： 先赋予内容图像数据和风格图像数据不同的权重，并要求内容图像数据权重和风格图像数据权重之和为1，且内容图像数据权重大于风格图像数据权重； 先根据第一规则计算输出图像的图像数据损失量，第一规则为： LtotalG=α1LP1C,G+α2LP2C,G+...+αnLPnC,G+αqLQC,G+βLstyleS,G 其中，LtotalG为损失函数，α为内容图像数据的权重，β为风格图像数据权重，C为内容图像数据，S为风格图像数据； 再判断输出图像数据是否达标，具体判断过程如下： 当LtotalG≤预设阈值Q时，即表示输出图像数据达标； 当LtotalG＞预设阈值Q时，即表示输出图像数据不达标； 当LtotalG＞预设阈值Q时，将内容图像数据和风格图像数据返至步骤S2中，增加内容图像数据的分解数量，再次重复S2～S4的步骤。

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