基于深度颜色迁移的图像着色方法研究

发布时间：2022-07-13 15:39

　　图像着色技术是一种常见的图像处理技术,被广泛地应用于不同领域的生产和研究中。在医学邻域,医学图像大多都呈现为灰度图像,医学图像彩色化技术能突出组织器官,方便医生和患者更好地观察医学图像中的生理学信息。传统医学图像着色算法会损失图像内容从而影响医生诊断,并且没有结合图像深度抽象特征使彩色医学图像中的组织信息不能被清楚的展示,因此本文提出基于深度神经网络和颜色迁移算法来保持图像内容并突出或还原组织信息。在自然图像处理领域中,自然图像场景内容丰富,很难挑选出具有相同内容对象的参考图像,通过选取多张参考图像来放松选择条件,能提高算法的灵活性和适应性,因此本文提出基于多参考图像的自然图像着色算法。本文图像着色算法研究工作如下:1.针对传统的医学图像着色算法仅用浅层手工特征以及着色结果会损失内容信息等问题,本文结合深度神经网络和颜色迁移算法将深度抽象特征融入彩色图像中,充分展示图像内容信息。着色过程中通过内容损失保持图像彩色化时细节不变,为彩色医学图像用于医学研究和诊断提供保障。在多种模态的数据集上进行实验,通过主观和客观评价验证了算法的可行性和有效性。2.针对参考图像挑选困难的问题,本文采用多参... 

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 图像着色研究背景和意义
    1.2 图像着色研究现状
        1.2.1 自然图像着色现状
        1.2.2 医学图像着色现状
    1.3 研究内容与创新
    1.4 论文组织架构
第2章 图像着色算法研究
    2.1 自然图像颜色感知算法研究
        2.1.1 基于手工特征的颜色迁移算法
        2.1.2 基于神经网络的颜色迁移算法
        2.1.3 基于图像迭代的颜色迁移算法
    2.2 医学图像颜色感知算法研究
        2.2.1 基于真实物理颜色的医学图像颜色感知
        2.2.2 基于伪彩色的医学图像颜色感知
    2.3 本章小结
第3章 自适应医学图像深度颜色感知
    3.1 研究问题分析
    3.2 自适应医学图像深度颜色感知算法
        3.2.1 内容保持
        3.2.2 局部特征映射
        3.2.3 自适应检索策略
        3.2.4 颜色损失和内容损失
        3.2.5 算法描述
    3.3 实验结果及分析
        3.3.1 数据集和实验配置
        3.3.2 图像质量评价指标
        3.3.3 参数设置
        3.3.4 医学图像实验结果和对比分析
        3.3.5 内容损失收敛性比较
        3.3.6 损失项消融实验
        3.3.7 噪音处理
    3.4 适用范围
    3.5 本章小结
第4章 基于多参考图像的自然图像颜色迁移算法
    4.1 研究问题分析
    4.2 多参考图像的自然图像颜色迁移
        4.2.1 语义分割图
        4.2.2 语义匹配
        4.2.3 基于多参考图像的自然图像颜色迁移算法总结
    4.3 实验结果分析
        4.3.1 实验数据集介绍
        4.3.2 多参考和预处理的有效性
        4.3.3 修剪小区域语义分割编码的有效性
    4.4 其他实验结果
        4.4.1 适用图像范围
    4.5 本章小结
第5章 图像着色仿真系统
    5.1 开发环境
    5.2 医学图像颜色感知仿真系统
        5.2.1 系统设计
        5.2.2 仿真系统功能测试
    5.3 自然图像颜色迁移仿真系统
        5.3.1 系统设计
        5.3.2 系统功能测试
    5.4 本章小结
第6章 总结和展望
    6.1 工作总结
    6.2 工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果



本文编号：3660308