基于卷积神经网络的图像着色

摘要：

图像着色的目标是为灰度图像的每一个像素分配颜色,它是图像处理领域的热点问题.以U-Net为主线网络,结合深度学习和卷积神经网络设计了一个全自动的着色网络模型.在该模型中,支线使用卷积神经网络SE-Inception-ResNet-v2作为高水平的特征提取器,提取图像的全局信息,同时在网络中使用PoLU(Power Linear Unit)函数替代线性整流函数(ReLU).实验结果证明此着色网络模型能够对灰度图像进行有效的着色.

关键词：着色、卷积神经网络、深度学习、SENet模块、PoLU

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目11447118;江西省科技厅青年基金项目20151BAB212004

在线出版日期：2018-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：19-22