图像处理-Colorization：涂抹带有颜色的线条，对图像进行自动上色，C++ 实验代码+实验报告下载

weixin_39821051 2023-02-22 08:30:12

对于 n>3 个人图像，使用 YUV 颜色空间表示像素颜色，并使用 Y 分量作为输入的灰度图像。然后，使用两种类型的颜色（1. 用户指示像素的原始颜色；2. 可以与原始颜色不同，并由你自己指示）添加更多的用户指示的涂抹。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_51986063/87423447?utm_source=bbsseo

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对于 n>3 个人图像，使用 YUV 颜色空间表示像素颜色，并使用 Y 分量作为输入的灰度图像。然后，使用两种类型的颜色（1. 用户指示像素的原始颜色；2. 可以与原始颜色不同，并由你自己指示）添加更多的用户指示的涂抹。

颜色分类leetcode 使用 GAN 进行图像着色介绍该存储库是 Conditional GAN 的实现，用于将图像从灰度转换为 RGB。网络的输入是 1 通道灰度图像（特别是 LAB 色彩空间的“L”通道），生成器将创建输入图像的 3 通道彩色版本。生成器具有编码器-解码器架构；鉴别器只是一个编码器加上提供一类输出的全连接层。跳过连接应用于生成器（U-Net）。对于 224x224 图像，生成器的架构如下所示。每个块包含 Conv(transpose Conv) 层、BatchNormalization 和 Leaky ReLU。生成器的最终激活函数是 tanh；用于鉴别器的 sigmoid。输入图像在输入网络之前被标准化。总的来说，Conditional GAN 的目标函数是：对于生成器，使用 L1 距离添加正则化项：其中使用系数 lambda 100。该模型使用 Adam 优化器进行了优化，并稍作改动。该模型适用于各种彩色图像数据集。这里实验了三个数据集：OxFlower、SpongeBob 和 SC2Replay。：Oxford VGG g

自动图像着色我们的任务是将给定的灰度图像转换为彩色（RGB）图像。介绍给定灰度图像输入，我们的目标是在无需任何人工干预的情况下找到其可信的彩色图像。完成此任务是一个难题，因为给定图像通常没有“正确的”可达到的颜色，因为T恤的颜色可以是白色，红色或黑色。实验室色彩空间也称为。它用三个数值（L，a，b）表示为亮度L（亮度） a为绿色至红色的颜色分量 b代表蓝黄色颜色分量训练阶段的每个图像都首先转换为Lab色彩空间，然后将其进一步传递进行处理。 Luminance（L）通道不过是用于训练的彩色图像的灰度图像。我们为什么要使用Lab色彩空间？ -之所以在RGB上使用它，是因为Lab中的欧几里德距离与人类感知色差的方式更相似。方法在这里，为了构建解决方案，我们正在探索从传统的手工精选功能到现代深度学习技术的各种选择。 1.前馈神经网络由于亮度（ L ）通道是灰度

令人敬畏的图像着色基于深度学习的图像着色论文和相应的源代码/演示程序的集合，包括自动和用户指导（即与用户交互）的着色，以及视频的着色。随意创建PR或问题。（首选“拉式请求”）大纲 1.自动图像着色纸来源代码/项目链接 ICCV 2015 深着色 ICCV 2015 学习表示形式以实现自动着色 ECCV 2016 [项目] [代码] 彩色图像着色 ECCV 2016 [项目] [代码] 让有颜色！：全局和局部图像先验的端到端联合学习，以实现同时分类的自动图像着色 SIGGRAPH 2016 [项目] [代码] 通过生成对抗网络进行无监督的多样化着色 ECML-PKDD 2017 [代码] 学习多样的图像着色 CVPR 2017 [代码] 多种着色的结构一致性和可控性 ECCV 2018 使用有限的数据进行着色：通过内存增强网络进行少量着色 CVP

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