基于积神经网络的图像着色方法研究
图像着色是对灰度图像进行彩色化的过程.随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的应用在图像处理算法中取得了巨大的成功.对于灰度图像着色问题,由于同一个实体可以对应不同的颜色,这种"实体-颜色"不确定性,容易导致语境混淆和边缘色彩混合,并且网络的训练不易收敛.为了解决这个问题,本文提出一种全新的基于卷积神经网络并结合图像语义分割的自动着色方法,结合图像的局部特征和深层语义特征用于指导着色,并采用联合双边过滤方法增强着色效果,实现了端到端的处理.实验结果表明,本文方法能够实现很好的着色效果,达到了较先进的性能.
图像着色、语义分割、卷积神经网络、联合双边过滤
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TP18(自动化基础理论)
2019-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
198-200
