【摘 要】
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图像着色课题的研究目标是对灰度图像或黑白线稿添加颜色,可以应用于医学影像着色、老照片色彩重建、漫画线稿着色等场景,具有丰富的实际应用价值。近年来,受到深度学习发展的推动,出现了许多出色的着色模型,但是其着色结果仍存在着颜色混杂、溢出和细节缺失等问题。因此,本文针对漫画线稿着色这一应用场景及当前主流着色算法存在的问题,提出了两种基于生成对抗网络的交互式线稿着色方法,可以根据参考图像的颜色分布对漫画线
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图像着色课题的研究目标是对灰度图像或黑白线稿添加颜色,可以应用于医学影像着色、老照片色彩重建、漫画线稿着色等场景,具有丰富的实际应用价值。近年来,受到深度学习发展的推动,出现了许多出色的着色模型,但是其着色结果仍存在着颜色混杂、溢出和细节缺失等问题。因此,本文针对漫画线稿着色这一应用场景及当前主流着色算法存在的问题,提出了两种基于生成对抗网络的交互式线稿着色方法,可以根据参考图像的颜色分布对漫画线稿图像进行着色。本文主要的研究工作和创新点如下:（1）为了解决颜色混杂、边缘溢出等问题,本文提出了一种基于位置注意力的对抗着色方法。整体网络采用了生成对抗网络（Generative Adversarial Nets,GANs）作为基础结构,生成网络设计为加入了注意力门和非局部模块的U-Net结构,提高模型捕获全局信息的能力并减少低层冗余信息量;判别网络采用Patch GAN结构,提升对高分辨率图像的判别能力。针对生成对抗网络的训练问题,在损失函数中引入了 WGAN-GP的思想,并且采用了双时间尺度更新规则的训练方式,使模型的训练更加稳定。另外,由于图像着色领域缺少统一的数据集,本文中在原有彩色图像数据集的基础上,使用XDoG算子进行边缘提取,制作对应的线稿图像数据集。经过实验验证,该方法能够较好的解决着色任务中颜色混杂和边缘溢出的问题。（2）第一种方法中通过非局部模块捕获到图像的全局信息,但非局部模块也带来了较大的计算量,本文中在第一种方法的基础上提出了一种基于通道注意力的对抗着色方法,不仅减轻了计算量,还可以在获得全局上下文信息的同时关注到图像的通道特征。该方法同样使用了生成对抗网络构建模型,向生成网络中引入了全局上下文模块,并在判别网络中采取了多尺度的结构设计,解决高分辨率图像的特征提取过程中的信息冗余问题。另外,该方法中还将视觉显著性机制引入颜色特征提取的过程,根据彩色参考图像的视觉显著性特征图提取颜色直方图特征,作为着色模型的条件输入,得到了更符合人眼主观认知的参考图像颜色特征。经过实验验证,该方法取得的PSNR值和SSIM值分别为24.16dB和0.9583,高于其他主流模型,在用户主观评价中也更占优势。
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