【摘 要】
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彩色化是指对给定的只具有亮度信息的图像,逐像素地赋予色度信息的过程。它的目的是为了能得到可以取信于观察者的颜色结果,所以彩色化方法中存在一类对人工操作依赖大的处理方法,基于预先准备的灰度图像中各区域对应的赋值颜色,可以得到符合使用者要求的彩色化结果,然而当图像数量较多时,这种方法会耗费大量的时间以及增加操作的难度。与此同时,基于参考图像的方法需要精心挑选合适的参考图像,当参考图像与灰度图像存在较大
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彩色化是指对给定的只具有亮度信息的图像,逐像素地赋予色度信息的过程。它的目的是为了能得到可以取信于观察者的颜色结果,所以彩色化方法中存在一类对人工操作依赖大的处理方法,基于预先准备的灰度图像中各区域对应的赋值颜色,可以得到符合使用者要求的彩色化结果,然而当图像数量较多时,这种方法会耗费大量的时间以及增加操作的难度。与此同时,基于参考图像的方法需要精心挑选合适的参考图像,当参考图像与灰度图像存在较大差异或参考图像数量较多时,传统的算法就无法鲁棒地实现彩色化。针对这一困境,深度学习技术以其优秀的特征自动提取与学习和处理大量数据的能力,能较好地胜任这一任务。本文利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）来实现对自然图像中的亮度与色度间隐含关系的挖掘,针对CNN结构与数据集的特性所引发的彩色化结果呈现的颜色不饱和与颜色溢散问题,提出基于全卷积神经网络与残差连接的网络模型（Residual-Fully Convolutional Networks,R-FCN）。首先,基于CNN（VGG-16）模型构建全卷积网络,以此实现像素级的颜色分类预测能力;然后在其基础上应用残差连接传递底层特征信息,约束像素点邻域的颜色分布;并且对已知样本数据的分布特性采取分类平衡的方法,避免结果呈现不饱和的颜色。针对本文提出的模型,使用适应研究目标的Image Net数据集和质量评价指标,对其进行实验验证。实验结果表明,本文提出的R-FCN在结果的质量上有较好的表现,同时与现有的研究方法进行对比分析,得出R-FCN可以有效地解决颜色不饱和与溢散问题。
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