基于深度卷积神经网络的图像着色
对黑白或灰度照片进行着色处理可以给宝贵的历史影像资料带来更好的视觉效果.当前的图像着色处理方法存在需要用户交互、需要提供参考图像等诸多局限.该文设计了一种基于深度卷积神经网络的图像着色模型,该模型采用了端到端的编码与解码架构,能够从大规模数据学习颜色的分布,实现颜色传播与预测,从而把灰度图像映射为彩色图像.实验结果表明该模型具有良好的图像着色效果.
图像着色、灰度图像、颜色分布、深度卷积神经网络
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TP391(计算技术、计算机技术)
江苏省大学生实践创新项目项目编号:201912685013Y
2020-11-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
21-22,25