工业技术
内容简介
根据图像着色的基本映射关系和深度学习技术，本书提出一种基于深度学习的两阶段式端到端图像着色网络模型框架，对于给定的一维灰度图像输入映射出三维彩色图像输出。该网络模型框架分为两个阶段，即：第一阶段，使用初步着色网络对灰度图像赋予基本的颜色；第二阶段，使用颜色块对初步着色网络生成的图像进行校正，使得最终输出的结果更加接近真实图像。本书分为两个部分，共7章。第一部分，介绍图像着色基础知识，其中：第1章，概述图像着色的研究背景；第2章，总结图像着色问题的几类解决办法；第3章，梳理当前主流的深度学习网络模型；第4章，讲述使用深度学习进行图像着色时需要考虑的关键技术。第二部分，介绍本书的分阶段式图像着色系统框架，其中：第5章，概述了整个系统架构；第6章，讲述颜色块引导着色的模型及强相关惩罚函数设计；第7章，介绍使用颜色块指导校正的模型。
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