基于CycleGAN的灰度图像彩色化方法

摘要：

当前主流的图片彩色化方法包括传统算法和深度学习方法.随着深度学习模型的发展,基于深度学习的灰度图像彩色化方法能带来更好的着色效果,但仍然存在细节损失和着色枯燥问题.针对上述问题,本文将CycleGAN模型应用在非单一类别的灰度图像彩色化上,使其在动物、植物、风景等图片上有逼真的着色效果.模型结构上对CycleGAN模型的激活函数加以改进,在生成器使用PReLU激活函数,使模型更易于训练.在判别器使用PatchGAN提高图片高分辨率上的颜色细节.通过ImageNet数据集5个热门类别图像的训练后,模型对动植物与风景图彩色化的效果十分逼真.在图像评估指标中,该模型在PSNR中比GAN高了 0.603 dB约有2.1％的提升,在SSIM中明显高于其他模型,在效果上有5.1％的提升.从视觉感受来看,通过CycleGAN彩色化的图片饱和度更高,在视觉真实性上高于VGG和GAN等模型,解决了着色枯燥问题,而且更容易还原图片中的颜色细节,避免细节损失.

关键词：深度学习、图像处理、灰度图像彩色化、循环生成对抗网络、马尔可夫判别器、残差神经网络

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.4;R318;TN958

资助基金：国家自然科学基金62076103

在线出版日期：2023-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：126-132