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多视野特征表示的灰度图像彩色化方法
文献摘要：
图像彩色化是指预测灰度图像的颜色信息,虽然使用深度学习方法可自动地对灰度图像彩色化,但对图像中不同尺度目标的彩色化质量不高,尤其是在对复杂物体和小目标物体彩色化时,存在颜色溢出、误着色和图像颜色不一致的问题.针对上述问题,文中提出多视野特征表示的灰度图像彩色化方法.首先,设计多视野特征表示模块(Multi-field Feature Represented Block,MFRB),与改进的U-Net结合得到多视野特征表示U-Net.然后,将灰度图像输入U-Net中,并通过与判别器的对抗训练得到彩色图像.最后,利用VGG-19网络在不同尺度上计算图像的感知损失,提高图像彩色化结果的整体一致性.在不同类别的6个数据集上的实验表明,文中方法能有效提高彩色化图像质量,产生颜色更丰富、色调更一致的彩色图像,并在客观评价指标和主观感受上都较优.
文献关键词：
图像彩色化;生成对抗网络;多视野特征表示;感知损失
中图分类号：
作者姓名：
李洪安;郑峭雪;马天;张婧;李占利;康宝生
作者机构：
西安科技大学 计算机科学与技术学院 西安710054;西北大学 信息科学与技术学院 西安710127
文献出处：
引用格式：
[1]李洪安;郑峭雪;马天;张婧;李占利;康宝生-.多视野特征表示的灰度图像彩色化方法)[J].模式识别与人工智能,2022(07):637-648
A类：
多视野特征表示,图像彩色化,Represented,MFRB
B类：
灰度图像,颜色信息,使用深度,深度学习方法,不同尺度,杂物,小目标,体彩,着色,和图像,Multi,field,Feature,Block,Net,判别器,对抗训练,练得,彩色图像,VGG,上计,计算图,感知损失,中方,图像质量,色调,客观评价指标,主观感受,生成对抗网络
AB值：
0.22474
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