基于颜色迁移的图像彩色化算法研究
发布时间：2021-04-22 10:46
图像彩色化技术一直是计算机图形学的重要研究课题,在经典影视资料保护、军事探测、医学图像处理以及文物修复等领域中有着非常广泛的应用。按照处理方式的差异,图像彩色化算法可分为基于局部颜色扩散的图像彩色化算法和基于颜色迁移的图像彩色化算法两类。基于局部颜色扩散的彩色化算法需要大量的人工标注,虽然彩色化效果不错,但是成本昂贵且不实用。本文主要研究基于颜色迁移的图像彩色化算法,研究内容包括以下两个方面:在灰度图像颜色迁移方面,本文提出了基于双流卷积神经网络的灰度图像颜色迁移算法。传统的灰度图像颜色迁移算法容易受图像的亮度影响,造成结果图像中有较多的误着色,而目前基于深度学习的灰度图像颜色迁移算法大多对图像特征信息理解不足,导致结果图像仍存在明显的颜色误传递,本文基于卷积神经网络提出了一种综合考虑局部信息和全局信息的图像颜色迁移算法。该模型利用具有特征重标定功能的SE-Res Net网络和改进的VGG19网络分别提取图像的局部信息和全局信息,然后融合图像的局部信息和全局信息并将融合结果作为着色网络的输入,最后着色网络结合分类信息对融合后的特征进行着色。在训练过程中,采用像素损失和分类损失两种损失函...
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究的背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于局部颜色扩散的彩色化算法
1.2.2 基于颜色迁移的彩色化算法
1.3 本文的主要内容和结构安排
1.3.1 本文的主要内容
1.3.2 本文的结构安排
第2章 图像颜色迁移的相关理论
2.1 颜色空间
2.2 深度学习网络
2.2.1 卷积神经网络
2.2.2 生成对抗网络
2.3 常见的图像颜色迁移算法
2.3.1 基于传统方法的图像颜色迁移算法
2.3.2 基于深度学习的图像颜色迁移算法
2.4 图像颜色迁移评价标准
2.4.1 主观评价标准
2.4.2 客观评价标准
2.5 本章小结
第3章 基于双流卷积神经网络的灰度图像颜色迁移算法
3.1 网络架构的设计
3.1.1 基于SE-Res Net的局部特征提取网络
3.1.2 改进的全局特征提取网络
3.1.3 图像着色网络
3.2 损失函数的设计
3.3 实验及结果分析
3.3.1 实验数据集
3.3.2 图像颜色迁移结果分析
3.4 本章小结
第4章 基于循环生成对抗网络的图像颜色迁移算法
4.1 Cycle GAN
4.2 网络架构的设计
4.2.1 生成器网络
4.2.2 判别器网络
4.3 损失函数的设计
4.4 实验及结果分析
4.4.1 实验数据集
4.4.2 生成器性能测试
4.4.3 图像颜色迁移结果分析
4.5 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]GPU加速的近实时图像彩色化[J]. 赵汉理,季智坚,金小刚,厉旭杰. 计算机辅助设计与图形学学报. 2017(08)
[2]过度分割与流形保持的图像彩色化[J]. 陈颖,董嘉炜,宗盖盖,曹广成. 中国科技论文. 2016(20)
[3]基于分类字典的多内容灰度图像彩色化算法[J]. 赵瑞珍,梁海,岑翼刚,胡绍海. 北京工业大学学报. 2016(03)
[4]多尺度图像分割和颜色传递的遥感图像彩色化增强[J]. 张砚,罗强一,刘东红,罗睿. 测绘学报. 2015(01)
[5]基于Welsh算法的灰度图像彩色化的研究[J]. 和晓军,乔寅. 计算机应用与软件. 2014(12)
[6]优化分割的手绘图像彩色化技术[J]. 蔡宇文,盛斌,马利庄. 计算机辅助设计与图形学学报. 2013(06)
[7]灰度图像彩色化的效果评价研究[J]. 李伟伟,杨风暴,安富. 山西电子技术. 2012(02)
[8]一种改进的基于过度分割的图像彩色化方法[J]. 滕升华,谌安军,袁建华,殷学民,王东峰,邹谋炎. 电子与信息学报. 2006(07)
[9]自适应颜色迁移[J]. 胡国飞,傅健,彭群生. 计算机学报. 2004(09)
博士论文
[1]彩色化和色彩转移图像处理关键技术研究[D]. 姚晨.上海交通大学 2012
[2]黑白影像的彩色化研究[D]. 李志永.中国科学院研究生院（电子学研究所） 2007
[3]黑白影像的彩色化研究[D]. 滕升华.中国科学院研究生院（电子学研究所） 2006
[4]彩色图像处理关键技术研究[D]. 韩晓微.东北大学 2005
硕士论文
[1]灰度图像彩色化算法研究[D]. 黄冠婷.长春理工大学 2019
[2]图像颜色迁移算法研究及其应用[D]. 张桢英.宁波大学 2018
[3]静止图像的快速彩色化技术研究与实现[D]. 傅冬.湖南大学 2017
[4]基于纹理传递的夜视图像处理[D]. 许真.东华大学 2011
[5]关于彩色化灰度图像的算法研究及实现[D]. 刘勇.山东大学 2007
[6]彩色CRT色彩特性及色彩空间转换方法的研究[D]. 许宝卉.西安理工大学 2005
本文编号：3153641
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究的背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于局部颜色扩散的彩色化算法
1.2.2 基于颜色迁移的彩色化算法
1.3 本文的主要内容和结构安排
1.3.1 本文的主要内容
1.3.2 本文的结构安排
第2章 图像颜色迁移的相关理论
2.1 颜色空间
2.2 深度学习网络
2.2.1 卷积神经网络
2.2.2 生成对抗网络
2.3 常见的图像颜色迁移算法
2.3.1 基于传统方法的图像颜色迁移算法
2.3.2 基于深度学习的图像颜色迁移算法
2.4 图像颜色迁移评价标准
2.4.1 主观评价标准
2.4.2 客观评价标准
2.5 本章小结
第3章 基于双流卷积神经网络的灰度图像颜色迁移算法
3.1 网络架构的设计
3.1.1 基于SE-Res Net的局部特征提取网络
3.1.2 改进的全局特征提取网络
3.1.3 图像着色网络
3.2 损失函数的设计
3.3 实验及结果分析
3.3.1 实验数据集
3.3.2 图像颜色迁移结果分析
3.4 本章小结
第4章 基于循环生成对抗网络的图像颜色迁移算法
4.1 Cycle GAN
4.2 网络架构的设计
4.2.1 生成器网络
4.2.2 判别器网络
4.3 损失函数的设计
4.4 实验及结果分析
4.4.1 实验数据集
4.4.2 生成器性能测试
4.4.3 图像颜色迁移结果分析
4.5 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]GPU加速的近实时图像彩色化[J]. 赵汉理,季智坚,金小刚,厉旭杰. 计算机辅助设计与图形学学报. 2017(08)
[2]过度分割与流形保持的图像彩色化[J]. 陈颖,董嘉炜,宗盖盖,曹广成. 中国科技论文. 2016(20)
[3]基于分类字典的多内容灰度图像彩色化算法[J]. 赵瑞珍,梁海,岑翼刚,胡绍海. 北京工业大学学报. 2016(03)
[4]多尺度图像分割和颜色传递的遥感图像彩色化增强[J]. 张砚,罗强一,刘东红,罗睿. 测绘学报. 2015(01)
[5]基于Welsh算法的灰度图像彩色化的研究[J]. 和晓军,乔寅. 计算机应用与软件. 2014(12)
[6]优化分割的手绘图像彩色化技术[J]. 蔡宇文,盛斌,马利庄. 计算机辅助设计与图形学学报. 2013(06)
[7]灰度图像彩色化的效果评价研究[J]. 李伟伟,杨风暴,安富. 山西电子技术. 2012(02)
[8]一种改进的基于过度分割的图像彩色化方法[J]. 滕升华,谌安军,袁建华,殷学民,王东峰,邹谋炎. 电子与信息学报. 2006(07)
[9]自适应颜色迁移[J]. 胡国飞,傅健,彭群生. 计算机学报. 2004(09)
博士论文
[1]彩色化和色彩转移图像处理关键技术研究[D]. 姚晨.上海交通大学 2012
[2]黑白影像的彩色化研究[D]. 李志永.中国科学院研究生院（电子学研究所） 2007
[3]黑白影像的彩色化研究[D]. 滕升华.中国科学院研究生院（电子学研究所） 2006
[4]彩色图像处理关键技术研究[D]. 韩晓微.东北大学 2005
硕士论文
[1]灰度图像彩色化算法研究[D]. 黄冠婷.长春理工大学 2019
[2]图像颜色迁移算法研究及其应用[D]. 张桢英.宁波大学 2018
[3]静止图像的快速彩色化技术研究与实现[D]. 傅冬.湖南大学 2017
[4]基于纹理传递的夜视图像处理[D]. 许真.东华大学 2011
[5]关于彩色化灰度图像的算法研究及实现[D]. 刘勇.山东大学 2007
[6]彩色CRT色彩特性及色彩空间转换方法的研究[D]. 许宝卉.西安理工大学 2005
本文编号：3153641
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3153641.html
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