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基于深层聚合结构网络的灰度图像彩色化方法

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当前灰度图像彩色化方法普遍存在边界晕染、细节丢失和着色效果枯燥等问题.针对以上问题,提出了一种基于改进的深层聚合结构网络的灰度图像彩色化方法.将深层聚合结构网络引入图像彩色化领域中,且在传统网络基础上加入长连接,在缓解网络梯度消失问题的同时提升其特征利用率,从而提升算法模型对图像边界和细节的处理能力.另外,模型融合生成对抗网络结构,搭建判别网络,动态评价图片彩色化质量,缓解着色枯燥的问题.实验证明,该方法相比于传统彩色化方法,减轻了着色时边界漏色问题,还原了更多的图像细节,图像颜色更为丰富.
Gray image colorization method based on deep layer aggregation

张毅、韦文闻、龚致远

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重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065

彩色化 深层聚合结构 生成对抗网络 跳跃连接 特征重用

重庆市高层次人才特殊支持项目

H2018020

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2019.11.0690

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.(3)
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