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基于生成对抗网络的灰度照片上色方法

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为了黑白和灰度老旧照片的上色效果,论文提出了一种改进后的生成对抗网络的图像上色方法.与传统的上色方法相比,使用机器学习的方法提取图像的色彩特征,避免了人工特征提取的时间成本,提高了图像上色的效率.加快了上色的速度.实验针对收集的图像数据集,通过对目标函数添加L1正则化约束条件提高图像上色的效果.在训练好的网络模型后,能够对黑白和灰度老旧照片自动上色.论文实验结果峰值信噪比为30.01,结构相似度为0.83,优于传统方法.
Grayscale Photograph Coloring Method Based on Generating Antagonistic Network

吕李娜、刘镇、夏炎

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江苏科技大学计算机学院 镇江 212003

图像上色 神经网络 卷积神经 生成对抗 色彩特征

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.02.030

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(2)
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