融合深度图像先验的全变差图像着色算法

• 作者: 张玺 金正猛 姜亚琴
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 图像着色 耦合全变差 卷积神经网络 即插即用框架 交替方向乘子算法
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 电子技术|Electronic Technology
• 页码范围: 385-393
• 页数: 9页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.12305/j.issn.1001-506X.2022.02.04

摘要

提出了融合深度图像先验的全变差(total variation,TV)图像着色模型,在即插即用(plug-and-play,PnP)框架下,结合交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM),设计出相应的数值求解算法,并给出该算法的收敛性结果.数值实验结果表明,该模型能有效整合耦合TV边缘捕获和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)细节捕捉的功能,对结构图像和纹理等细节丰富的图像,均能实现较大范围的有效着色.