基于卷积神经网络的图像着色

被引：7

作者：

徐中辉

吕维帅

机构：

[1] 江西理工大学信息工程学院

来源：

电子技术应用 | 2018年 / 44卷 / 10期

关键词：

着色; 卷积神经网络; 深度学习; SENet模块; PoLU;

D O I：

10.16157/j.issn.0258-7998.182404

中图分类号：

TP391.41 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

图像着色的目标是为灰度图像的每一个像素分配颜色,它是图像处理领域的热点问题。以U-Net为主线网络,结合深度学习和卷积神经网络设计了一个全自动的着色网络模型。在该模型中,支线使用卷积神经网络SEInception-ResNet-v2作为高水平的特征提取器,提取图像的全局信息,同时在网络中使用PoLU(Power Linear Unit)函数替代线性整流函数(ReLU)。实验结果证明此着色网络模型能够对灰度图像进行有效的着色。

引用

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