基于图像特征点识别自动绘制的AI智能绘画系统

专利主权项内容

1.基于图像特征点识别自动绘制的AI智能绘画系统，其特征在于：包括数据收集模块(100)、数据处理模块(200)、模型生成模块(300)和绘画生成模块(400)，其中：所述数据收集模块(100)用于收集各种艺术风格图片和接收用户定制需求，并将图片数据和用户定制需求发送给数据处理模块(200)；所述数据收集模块(100)包括图片收集单元(101)、待绘画图片单元(102)和风格融合选取单元(103)；所述图片收集单元(101)用于收集不同艺术风格图片数据；所述待绘画图片单元(102)用于接收前端页面获取的待绘画图片，将待绘画图片发送给特征处理单元(202)；所述风格融合选取单元(103)用于接收前端页面获取的用户选择艺术风格，生成风格指令发送给特征处理单元(202)；所述数据处理模块(200)用于对图片数据进行特征提取和标签处理，并将训练数据和待绘画图片分别发送给模型生成模块(300)和绘画生成模块(400)；所述数据处理模块(200)包括数据存储单元(201)、特征处理单元(202)和标签处理单元(203)，所述数据存储单元(201)用于储存图片收集单元(101)收集的不同艺术风格图片，并将图片数据发送给特征处理单元(202)进行特征处理；所述特征处理单元(202)用于提取图片的特征点和特征描述子作为特征列；所述标签处理单元(203)用于将图片数据的特征列转换为数值类型；所述特征处理单元(202)根据不同的图片采取不同的操作，具体包括：当特征处理单元(202)接收到数据存储单元(201)发送的图片数据时，特征处理单元(202)提取图片的特征点和特征描述子作为每个图片数据的特征列，并将处理后的数据发送给标签处理单元(203)进行标签处理；当特征处理单元(202)接收到待绘画图片单元(102)发送的图片数据时，特征处理单元(202)提取图片的特征点和特征描述子作为每个图片数据的特征列，并将处理后的数据发送给绘画生成模块(400)中的风格迁移单元(401)进行风格转换；当特征处理单元(202)接收到风格融合选取单元(103)发送的风格指令时，根据所选取的风格标签提取数据存储单元(201)中对应的图片数据，根据图片数据提取图片的特征点和特征描述子，并将每个特征点和特征描述子所对应的取值进行相加除以标签的数量，并将处理后的数据发送给标签处理单元(203)进行标签处理，将标签处理后的数据发送给模型生成模块(300)进行模型的更新；所述模型生成模块(300)根据训练数据利用机器学习算法中的生成对抗网络模型来训练模型，将训练好的模型发送给绘画生成模块(400)；其中，所述生成对抗网络模型中，生成器生成与输入特征点和特征描述子相匹配的图像，判别器判断生成器生成的图像和真实图像之间的区别，其中真实图像为标签对应风格的图像；所述绘画生成模块(400)利用训练好的模型和待绘画图片数据对图片进行风格转换；所述绘画生成模块(400)包括风格迁移单元(401)和图像重建单元(402)，所述风格迁移单元(401)接收特征处理单元(202)发送的待绘画图片数据，利用训练好的模型，用于调整待绘画图片数据中的特征点和特征描述子；所述图像重建单元(402)接收风格迁移单元(401)调整过的图片数据，用于将所述调整过的图片数据中的特征点和特征描述子进行图像重建；图像重建过程包括：首先将待重建图像的特征点与参考图像的特征点进行匹配；对于成功匹配的特征点对，将每个特征点的位置信息记录下来，形成特征点对；利用特征点对，进行三角剖分，将图像分割为多个三角形区域；基于三角形区域的形变，使用相似三角形方法，将待重建图像中的每个三角形形变到与参考图像中对应三角形一致的形状；通过图像映射方法，将每个重建的三角形区域中的纹理从参考图像中提取和映射到相应的三角形区域中；最后，使用颜色校正和边缘平滑技术在完善图像质量，并将重建后的图像输出到前端显示器中。