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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。