圖像彩色化技術(shù)在素描圖片上色、黑白照片彩色化以及動(dòng)漫作品的色彩處理等多個(gè)方面都具有廣闊的應(yīng)用前景。但是傳統(tǒng)的彩色化方法由于需要在灰度目標(biāo)圖像上人為標(biāo)記彩色線條,或者挑選與目標(biāo)圖像相似的彩色參考圖像,因此在圖像處理的過程中必須人工進(jìn)行干預(yù)。在目前需要進(jìn)行彩色化的圖像數(shù)據(jù)日益海量化、復(fù)雜化的背景下,需要人工干預(yù)的傳統(tǒng)彩色化方法越來越具有局限性。所以本文借鑒了在大規(guī)模數(shù)據(jù)建模方面具有優(yōu)異表現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),將其應(yīng)用在圖像彩色化技術(shù)上,重點(diǎn)研究灰度圖像的自動(dòng)彩色化算法。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力以及能夠免費(fèi)使用的大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練出泛化能力較強(qiáng)的著色模型,從而實(shí)現(xiàn)灰度圖像著色的自動(dòng)化。針對(duì)目前已提出的基于深度學(xué)習(xí)的彩色化算法普遍存在著色后圖像顏色飽和度低、色彩不夠豐富、甚至部分色彩不匹配的問題,本文深入分析了這些問題產(chǎn)生的原因。本質(zhì)上,目前已提出的彩色化算法只是優(yōu)化了預(yù)測(cè)結(jié)果和真實(shí)圖片之間的歐氏距離,但是這種以歐氏距離為損失函數(shù)的做法,對(duì)于著色問題存在的固有歧義和多模態(tài)性并不具有魯棒性。如果一個(gè)物體可以上若干種不同的顏色,那么該損失函數(shù)的最優(yōu)解將會(huì)是這幾種顏色的平均值,從而造成了那些直... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的研究?jī)?nèi)容與安排
        1.3.1 論文的研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文安排
第二章 圖像彩色化算法基礎(chǔ)理論知識(shí)
    2.1 顏色空間
        2.1.1 RGB顏色空間
        2.1.2 YUV顏色空間
        2.1.3 Lab顏色空間
    2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)
    2.3 殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Res Net)
    2.4 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的灰度圖像彩色化算法研究
    3.1 引言
    3.2 灰度圖像彩色化方法研究
        3.2.1 基于顏色標(biāo)記的圖像彩色化方法分析
        3.2.2 基于顏色轉(zhuǎn)移的圖像彩色化方法分析
        3.2.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的灰度圖像彩色化方法分析
    3.3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的灰度圖像彩色化算法
        3.3.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的設(shè)計(jì)
        3.3.2 目標(biāo)函數(shù)的設(shè)計(jì)
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于條件DCGAN的人臉灰度圖像彩色化算法研究
    4.1 引言
    4.2 基線模型
        4.2.1 U-Net架構(gòu)
        4.2.2 U-Net網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)
    4.3 條件DCGAN
        4.3.1 條件DCGAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的設(shè)計(jì)
        4.3.2 條件DCGAN損失函數(shù)的設(shè)計(jì)
        4.3.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練優(yōu)化措施
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于顏色擴(kuò)展的圖像彩色化技術(shù)研究進(jìn)展[J]. 滕升華.  信息技術(shù). 2013(12)
[2]圖像插值技術(shù)綜述[J]. 符祥,郭寶龍.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2009(01)
[3]基于不平度的快速圖像彩色化方法[J]. 李志永,滕升華,杜坤,鄒謀炎.  中國(guó)科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào). 2008(02)



本文編號(hào)：3191583