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龙图腾网恭喜大连民族大学申请的专利一种结构引导的风格偏差校正型风格迁移方法及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：CN114757819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202210403483.4，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权一种结构引导的风格偏差校正型风格迁移方法及系统是由毛琳;王萌;杨大伟设计研发完成，并于2022-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结构引导的风格偏差校正型风格迁移方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结构引导的风格偏差校正型风格迁移方法及系统，属于深度学习风格迁移领域。为实现风格特征精确映射，本发明提出结构引导模块，包含特征优化单元和风格校正单元。特征优化单元利用网络深度提取能力保证单特征通道风格特征完整传递和精确分类，风格校正单元为语义形式的风格特征增添空间结构位置信息，借助注意力分组交互方式将风格语义与内容结构重新匹配，为后续寻找合适的风格和内容表达提供帮助。将赋予了空间结构信息的风格特征与特征优化单元处理的风格特征相乘，校准风格特征映射偏差。本发明适用于自动驾驶、安防监控等领域。

本发明授权一种结构引导的风格偏差校正型风格迁移方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结构引导的风格偏差校正型风格迁移方法，其特征在于，包括：准备训练风格迁移网络的数据集，数据集尺寸为2h×2w；获取特征通道为c的目标域输入图像和源域输入图像分别对其进行包含卷积和非线性激活函数处理的下采样操作，得到四维特征向量和使用多层残差单元和双金字塔网络处理源域输入图像的下采样结果得到内容特征向量对目标域输入图像的下采样结果采用全局平均池化函数处理，得到四维特征向量对所述四维特征向量使用全连接函数处理，得到四维特征向量所述四维特征向量依次经过残差金字塔、深度卷积神经网络、信息交换、点卷积神经网络处理，得到四维特征向量将所述四维特征向量和四维特征向量相乘，生成四维特征向量Y1c×h×w，实现风格特征中目标属性的重新分配，校正特征映射偏差；对所述四维特征向量Y1c×h×w进行结构正弦归一化处理，得到风格特征向量将所述内容特征向量和风格特征向量相加融合得到四维特征向量然后进行上采样输出风格迁移结果Yc×2h×2w；对目标域输入图像的下采样结果采用全局平均池化函数处理，得到四维特征向量对所述四维特征向量使用全连接函数处理，得到四维特征向量具体为：使用全局平均池化对每一单位特征均值化处理，获得四维特征向量公式为： 其中，Paverage·为全局平均池化函数，Mc×2×2为滤波器k＝2的卷积核对特征逐像素操作，选取平均值并输出；对四维特征向量使用全连接函数逐个特征通道进行处理，得到四维特征向量公式为： 其中，Cfully·为全连接函数，选用Mc×1×1即滤波器k＝1的卷积核进行操作；对所述四维特征向量Y1c×h×w进行结构正弦归一化处理，得到风格特征向量公式为： 其中，sinIN·为结构正弦归一化过程函数，μx和μy分别为特征向量长和宽维度上的均值，σx和σy分别为四维特征向量长和宽维度上的标准差。

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