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题名多视野特征表示的灰度图像彩色化方法
被引量：2
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作者
李洪安
郑峭雪
马天
张婧
李占利
康宝生
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机构
西安科技大学计算机科学与技术学院
西北大学信息科学与技术学院
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2022年第7期637-648,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61902311)
陕西省自然科学基础研究计划项目(No.2022JM-508,2022JM-317)资助。
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文摘
图像彩色化是指预测灰度图像的颜色信息,虽然使用深度学习方法可自动地对灰度图像彩色化,但对图像中不同尺度目标的彩色化质量不高,尤其是在对复杂物体和小目标物体彩色化时,存在颜色溢出、误着色和图像颜色不一致的问题.针对上述问题,文中提出多视野特征表示的灰度图像彩色化方法.首先,设计多视野特征表示模块(Multi-field Feature Represented Block,MFRB),与改进的U-Net结合得到多视野特征表示U-Net.然后,将灰度图像输入U-Net中,并通过与判别器的对抗训练得到彩色图像.最后,利用VGG-19网络在不同尺度上计算图像的感知损失,提高图像彩色化结果的整体一致性.在不同类别的6个数据集上的实验表明,文中方法能有效提高彩色化图像质量,产生颜色更丰富、色调更一致的彩色图像,并在客观评价指标和主观感受上都较优.
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关键词
图像彩色化
生成对抗网络
多视野特征表示
感知损失
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Keywords
Image Colorization
Generative Adversarial Networks
multi-field feature representation
Perceptual Loss
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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