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龙图腾网恭喜山东齐鲁壹点传媒有限公司申请的专利一种基于生成对抗网络GAN的发型移植方法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：CN119417695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510031233.6，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权一种基于生成对抗网络GAN的发型移植方法是由魏传强;宋耀;杨士龙;李玉;崔士川设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络GAN的发型移植方法在说明书摘要公布了：一种基于生成对抗网络GAN的发型移植方法，属于图像处理和计算机视觉领域，包括以下步骤：S1、对生成对抗网络模型进行训练；S2、使用图像分割技术生成源图像和目标图像相应区域的掩膜；S3、将源图像进行缩放、移动，使源图像的发型区域与目标图像的发型区域对齐；S4、调整源图像的颜色分布，使其接近目标图像的颜色分布;S5、将源图像、目标图像以及相关掩膜输入到模型，使其将目标图像的发型区域与源图像的头部区域融合；S6、对融合后的图像的细节进行调整。本发明提供的基于生成对抗网络GAN的发型移植方法，能使发型对齐目标图像且使发型颜色相匹配，解决了发型移植后的效果不够自然的问题，提高了发型移植的效果。

本发明授权一种基于生成对抗网络GAN的发型移植方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络GAN的发型移植方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对生成对抗网络模型进行训练，用于使生成的图像更加逼真；S2、使用图像分割技术生成源图像和目标图像相应区域的掩膜，以确保发型移植过程中仅对相关区域进行处理；S3、将源图像进行缩放、移动，使源图像的发型区域与目标图像的发型区域对齐；S4、调整源图像的颜色分布，使其接近目标图像的颜色分布;S5、将源图像、目标图像以及相关掩膜输入到模型，使其将目标图像的发型区域与源图像的头部区域融合，从而实现发型移植；S6、对融合后的图像的细节进行调整；所述步骤S2包括以下步骤：S21、将图像I通过Processor进行预处理，以符合Segformer模型的输入要求，表示为： ；其中，X表示预处理后的图像，用于作为模型的输入；S22、将预处理后的图像输入Segformer模型，数学表达式为： ；S23、使用Segformer算法分割图像，以生成包含头发区域的掩膜；所述步骤S3包括以下步骤：S31、将发型区域定义为感兴趣区域；S32、将源图像轮廓的边界矩形表示为： ；目标图像轮廓的边界矩形表示为： ；其中，表示源图像中感兴趣区域的左上角坐标；表示源图像中感兴趣区域的宽度，即水平方向上像素的数量；表示源图像中感兴趣区域的高度，即垂直方向上像素的数量；表示目标图像中感兴趣区域的左上角坐标；表示目标图像中感兴趣区域的宽度；表示目标图像中感兴趣区域的高度；S33、对齐后的图像由以下公式计算 ；其中，表示缩放后的源图像；表示图像的缩放操作；表示原始的源图像；表示宽度缩放因子，用于将源图像的宽度调整到与目标图像宽度相匹配；表示高度缩放因子，用于将源图像的高度调整到与目标图像高度相匹配； ；其中，表示调整后的源图像；Translate表示图像的平移操作；表示源图像在水平方向的平移量，用于使对齐后的图像与目标图像的感兴趣区域水平对齐；表示源图像在垂直方向的平移量，用于使对齐后的图像与目标图像的感兴趣区域垂直对齐；所述步骤S4包括以下步骤：S41、计算源图像的颜色分布直方图，并计算目标图像的颜色分布直方图，其中v表示颜色值；S42、计算源图像和目标图像的累积分布函数；S43、对于源图像中的每个颜色值，找到其在目标图像中累积分布函数最接近的颜色值，并将映射为，得到颜色匹配后的图像。

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