【摘 要】
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对基于深度学习的图像彩色化算法进行试验与分析,发现现有彩色化算法存在对曝光偏差的图像彩色化效果不佳。针对该问题,提出一种在彩色化存在曝光偏差的灰度图像时,使用直方
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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对基于深度学习的图像彩色化算法进行试验与分析,发现现有彩色化算法存在对曝光偏差的图像彩色化效果不佳。针对该问题,提出一种在彩色化存在曝光偏差的灰度图像时,使用直方图均衡化预处理输入图像方法,以达到更好的彩色化效果。该方法在深度学习彩色化算法的预处理阶段,运用直方图均衡化输入灰度图像,建立一种合理的映射关系,将输入图像灰度值按照该映射关系重新均衡分布在灰度级范围上,使得图像灰度等级分明,对比度增加,细节更加清晰,更有利于神经网络提取图像特征。对彩色化算法进行对比实验,结果表明,该预处理方法对曝光偏差图像的彩
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