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摘要:
对黑白或灰度照片进行着色处理可以给宝贵的历史影像资料带来更好的视觉效果。当前的图像着色处理方法存在需要用户交互、需要提供参考图像等诸多局限。该文设计了一种基于深度卷积神经网络的图像着色模型,该模型采用了端到端的编码与解码架构,能够从大规模数据学习颜色的分布,实现颜色传播与预测,从而把灰度图像映射为彩色图像。实验结果表明该模型具有良好的图像着色效果。
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文献信息
篇名 基于深度卷积神经网络的图像着色
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 图像着色 灰度图像 颜色分布 深度卷积神经网络
年,卷(期) 2020,(28) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 21-22
页数 2页 分类号 TP391
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陆萍 50 112 6.0 7.0
2 刘建民 2 0 0.0 0.0
3 张小雪 3 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
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参考文献  (2)
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2018(1)
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2020(0)
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研究主题发展历程
节点文献
图像着色
灰度图像
颜色分布
深度卷积神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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