Las redes generativas adversariales existentes en el proceso de desenfoque de fondo suelen extraer sin distinción las características de toda la imagen de entrada, lo que dificulta que la red distinga entre el primer plano y el fondo, provocando a menudo distorsiones en la imagen. Este artículo propone un método de desenfoque de fondo basado en la red CycleGAN guiada por percepción de imagen, al introducir información perceptual para mejorar el rendimiento del modelo. La información perceptual incluye información de atención y profundidad de campo: la primera se utiliza para guiar a la red a centrarse en diferentes áreas del primer plano y el fondo para diferenciarlos; la segunda se usa para mejorar la percepción del objetivo en el primer plano, permitiendo un enfoque inteligente eficaz y reduciendo las distorsiones en la imagen para obtener un mejor efecto de desenfoque de fondo. Minimizar la pérdida adversarial y la pérdida de consistencia cíclica ayuda a evitar la pérdida excesiva de información de profundidad de campo y mejorar la calidad de la imagen generada. Los resultados experimentales y los datos muestran que el método propuesto puede distinguir eficazmente entre el primer plano y el fondo durante el desenfoque, mejorando las distorsiones de la imagen para hacerla más realista. Además, se llevó a cabo una evaluación mediante encuesta para comparar con los métodos existentes. El método de desenfoque de fondo basado en la red CycleGAN guiada por percepción de imagen propuesto ofrece una mejor calidad de imagen generada, con un tamaño de modelo y velocidad de generación claramente ventajosos, siendo de 56,10 MB y 47 ms respectivamente.

desenfoque de fondo;percepción de imagen;red CycleGAN;enfoque inteligente