【摘 要】
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随着数字经济的蓬勃发展,人们越来越多地使用图像作为记录生活和传递信息的载体。色彩作为图像的重要属性之一,可以让图像的呈现更为真实和生动,给人们带来丰富多彩的感知和体验。图像着色是为灰度图像自动生成颜色的技术,在动画制作、旧照片修复、可视化增强等方面有着广泛的应用,一直是计算机视觉领域的研究热点。无参考的图像着色作为一种典型的病态任务,具有明显歧义性,然而现今大多数研究方法都只能生成单一的着色结果,
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随着数字经济的蓬勃发展,人们越来越多地使用图像作为记录生活和传递信息的载体。色彩作为图像的重要属性之一,可以让图像的呈现更为真实和生动,给人们带来丰富多彩的感知和体验。图像着色是为灰度图像自动生成颜色的技术,在动画制作、旧照片修复、可视化增强等方面有着广泛的应用,一直是计算机视觉领域的研究热点。无参考的图像着色作为一种典型的病态任务,具有明显歧义性,然而现今大多数研究方法都只能生成单一的着色结果,且各区域之间的颜色缺乏空间一致性,容易出现颜色溢出、颜色混杂等情况。针对这些问题,本文研究了基于深度学习的无参考图像着色技术,研究内容主要包括:1.提出了一种基于VAE-GAN和混合密度网络的多样化图像着色方法,其中VAEGAN用于学习图像的颜色域表征,混合密度网络则基于习得的表征去建模完整的颜色分布,从分布中采样再利用VAE-GAN进行解码即可实现多样的着色结果。VAE-GAN通过对抗损失以及GAN判别器上的感知损失进行联合训练,相比传统的VAE模型,能够学习到更好的颜色域表征,并在重构颜色时保证空间一致性,实现更为准确真实的着色效果。2.上述着色算法适用的图像分辨率不高,且需要分两个阶段进行处理,流程比较繁琐。通过比较着色任务和语义分割任务的相似性,本文对色域空间进行量化,将着色任务转化为逐像素的分类问题,构建了一种基于U-Net和自注意力机制的端到端着色模型。模型在U-Net编码端和解码端特征融合之前引入注意力模块进行处理,充分建模各区域之间色彩的关联性,以此改善着色的空间一致性,采用带权重的交叉熵损失进行训练,结合模拟退火从概率分布中得到最终的颜色,实现了高质量的端到端着色。
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