基于生成对抗网络的灰度照片上色方法

吕李娜; 刘镇; 夏炎

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基于生成对抗网络的灰度照片上色方法

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为了黑白和灰度老旧照片的上色效果,论文提出了一种改进后的生成对抗网络的图像上色方法.与传统的上色方法相比,使用机器学习的方法提取图像的色彩特征,避免了人工特征提取的时间成本,提高了图像上色的效率.加快了上色的速度.实验针对收集的图像数据集,通过对目标函数添加L1正则化约束条件提高图像上色的效果.在训练好的网络模型后,能够对黑白和灰度老旧照片自动上色.论文实验结果峰值信噪比为30.01,结构相似度为0.83,优于传统方法.

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来源
《计算机与数字工程》 |2021年第2期|388-391416|共5页
作者
吕李娜; 刘镇; 夏炎;
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作者单位

江苏科技大学计算机学院镇江 212003;

江苏科技大学计算机学院镇江 212003;

江苏科技大学计算机学院镇江 212003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类网络;
关键词
图像上色; 神经网络; 卷积神经; 生成对抗; 色彩特征;

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