圖像重上色是計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向,在老照片修復(fù)、視頻特效制作、照片美化、平面設(shè)計(jì)等方面有著廣泛的應(yīng)用。盡管已經(jīng)有很多圖像處理軟件和方法可以實(shí)現(xiàn)圖像的色彩編輯,但是無(wú)法兼顧功能性和便捷性,因此設(shè)計(jì)一款使用快速、操作簡(jiǎn)單,且生成的重上色圖像細(xì)節(jié)完整、配色和諧的色彩編輯工具,仍然極具挑戰(zhàn)。針對(duì)當(dāng)前存在的問題和缺陷,本文利用深度學(xué)習(xí)方法設(shè)計(jì)了一套基于色板分解網(wǎng)絡(luò)的圖像和諧化重上色方法�；谥魃宓膱D像重上色方法大多數(shù)都將主色板提取與顏色分解分開解決,無(wú)法達(dá)到端到端的聯(lián)合優(yōu)化求解,并且計(jì)算效率較低,生成的重上色圖像存在色彩偽影和噪聲問題。針對(duì)上述問題,本文提出了一種輕型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖像進(jìn)行端到端的重上色。在主色板提取網(wǎng)絡(luò)中,采用全1×1的卷積核、像素打亂策略和多尺度特征表示方法,將連續(xù)的色彩空間映射到離散的主色板空間,運(yùn)行速度快,主色板顏色代表性強(qiáng)。在顏色分解網(wǎng)絡(luò)中,提出一種區(qū)域感知損失來(lái)實(shí)現(xiàn)圖層的稀疏分解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的基于色板分解網(wǎng)絡(luò)的重上色方法,能快速實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的重上色效果,解決了現(xiàn)有方法存在的求解速度慢、顏色失真、偽影和噪聲等問題。除此之外,本文還基... 

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 圖像重上色
        1.2.2 圖像色彩和諧化
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文章節(jié)結(jié)構(gòu)
第2章 理論基礎(chǔ)
    2.1 顏色空間介紹
    2.2 色彩和諧理論
    2.3 超像素分割
    2.4 圖像顯著性分析
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于主色板提取與顏色分解的圖像重上色
    3.1 引言
    3.2 圖像主色板提取模型
        3.2.1 問題描述
        3.2.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.3 圖像顏色分解模型
        3.3.1 問題描述
        3.3.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.4 實(shí)驗(yàn)與分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)集及實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.4.2 圖像主色板提取模型評(píng)估
        3.4.3 顏色分解模型評(píng)估
        3.4.4 圖像重上色結(jié)果對(duì)比
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于色彩和諧理論的圖像美化
    4.1 引言
    4.2 色彩和諧化的模板匹配算法
        4.2.1 模板匹配算法設(shè)計(jì)
        4.2.2 引入顯著性分析的模板匹配算法優(yōu)化
    4.3 圖像色彩和諧化算法
        4.3.1 問題描述
        4.3.2 基于SLIC超像素分割的圖像美化
        4.3.3 基于主色板和諧化的圖像美化
    4.4 實(shí)驗(yàn)與分析
        4.4.1 圖像顯著性與色調(diào)分布直方圖可視化
        4.4.2 基于圖像超像素分割的美化結(jié)果
        4.4.3 基于圖像主色板和諧化的美化結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 論文總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果



本文編號(hào)：3654715