漫畫作為動(dòng)漫產(chǎn)業(yè)的在市場(chǎng)上的第一表現(xiàn)形式,具有更新速度快,傳播最新劇情的特點(diǎn)。在各種動(dòng)漫代理商以及動(dòng)漫愛(ài)好者那里,往往只能獲取到黑白手繪圖版本的作品,而顏色搭配作為動(dòng)漫增強(qiáng)表現(xiàn)力的最重要方式之一,有時(shí)甚至是決定作品成敗的要素,卻在更新速度、費(fèi)時(shí)費(fèi)力等條件下,無(wú)法得以展現(xiàn)。如何將黑白手繪圖的圖像用快速并且較好效果自動(dòng)完成上色——即漫畫手繪圖自動(dòng)上色技術(shù),是一個(gè)十分具有研究意義和應(yīng)用價(jià)值,值得研究者探討并解決的問(wèn)題。本文針對(duì)該問(wèn)題,基于深度學(xué)習(xí)理論,研究并且提出了兩種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漫畫手繪圖上色方法,取得了較好的效果。主要內(nèi)容具體如下:1.首先提出一種基于條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)漫畫手繪圖隨機(jī)上色方法。網(wǎng)絡(luò)通過(guò)下采樣抽取可用于分割區(qū)域等的高級(jí)特征,還有顏色等低級(jí)特征。在上采樣過(guò)程中,根據(jù)學(xué)習(xí)到的高級(jí)特征,數(shù)據(jù)集的顏色分布和隨機(jī)噪聲著色對(duì)應(yīng)區(qū)域。針對(duì)隨機(jī)著色方法的顏色溢出和著色不可控等問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的基于條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)交互式上色方法。使用交互式的顏色輸入作為限制條件,使得網(wǎng)絡(luò)在根據(jù)高級(jí)特征對(duì)各個(gè)區(qū)域進(jìn)行著色時(shí),需要根據(jù)區(qū)域中交互式輸入的顏色信息將區(qū)域填充為對(duì)應(yīng)顏色,從而達(dá)到顏色可控的目的,同時(shí)解決了顏色溢出的問(wèn)題。為了使得著色的效果和速度更優(yōu),還對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了一系列優(yōu)化,比如使用縮放加卷積代替反卷積解決棋盤效應(yīng),使用反轉(zhuǎn)卷積塊替換單一卷積學(xué)習(xí)更多特征信息同時(shí)提升前推速度等。2.為了實(shí)現(xiàn)上述的兩種著色方法,利用爬蟲(chóng)技術(shù)從漫畫素材網(wǎng)站Safebooru抓取一萬(wàn)張彩色漫畫圖像數(shù)據(jù)。用高斯濾波抑制噪聲點(diǎn),再使用自適應(yīng)閾值處理彩色圖像得到手繪圖。使用數(shù)字圖像處理技術(shù)生成一種模擬交互式彩色畫筆輸入效果的數(shù)據(jù)集。為了驗(yàn)證上述所提出算法的實(shí)用性,最后還基于Web技術(shù)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)漫畫手繪圖上色應(yīng)用。該應(yīng)用主要包括圖像數(shù)據(jù)采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、隨機(jī)上色模塊和交互式上色模塊等。
【學(xué)位單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：J218.2;TP183;TP391.41
【部分圖文】：

圖 2-1 殘差塊結(jié)構(gòu)圖Fig 2-1 the Residual block structure示，殘差結(jié)構(gòu)包含映射 H(x)，恒等映射和層網(wǎng)絡(luò)，為了找到映射 H(x)對(duì)應(yīng)的殘差 輸出，快捷連接默認(rèn)為恒等映射，于是原將一個(gè)難題分為兩個(gè)簡(jiǎn)單問(wèn)題來(lái)解決。這另一個(gè)原因是因?yàn)榧尤霘埐钸B接后，梯度淺層網(wǎng)絡(luò)得不到優(yōu)化的情況[34]。間的花費(fèi)，改進(jìn)了殘差塊的結(jié)構(gòu)改為瓶頸

圖 2-1 殘差塊結(jié)構(gòu)圖Fig 2-1 the Residual block structure示，殘差結(jié)構(gòu)包含映射 H(x)，恒等映射和層網(wǎng)絡(luò)，為了找到映射 H(x)對(duì)應(yīng)的殘差 F輸出，快捷連接默認(rèn)為恒等映射，于是原將一個(gè)難題分為兩個(gè)簡(jiǎn)單問(wèn)題來(lái)解決。這另一個(gè)原因是因?yàn)榧尤霘埐钸B接后，梯度淺層網(wǎng)絡(luò)得不到優(yōu)化的情況[34]。間的花費(fèi)，改進(jìn)了殘差塊的結(jié)構(gòu)改為瓶頸

第二章 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)及重要變種 年 Goodfellow 提出一種創(chuàng)新型的生成式網(wǎng)絡(luò)：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)[35]，弈論的納什均衡。假定一個(gè)生成器和一個(gè)判別器分別為參與游戲捉真實(shí)數(shù)據(jù)樣本的潛在分布，然后產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)樣本;判別器是一判別輸入是真實(shí)數(shù)據(jù)還是生成的樣本。 雙方為了取得游戲勝利需 各自提高自己的生成能力和判別能力，而這個(gè)學(xué)習(xí)優(yōu)化過(guò)程就是個(gè)納什均衡。所以生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是一種二人零和博弈思想，博弈一個(gè)常數(shù)。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)流程圖所示：
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本文編號(hào)：2864573