结合全局语义优化的对抗性灰度图像彩色化OA北大核心CSCD
Adversarial grayscale image colorization combined with global semantic optimization
针对当前灰度图像彩色化算法容易出现色彩枯燥、颜色溢出和图像细节损失等问题,本文提出一种结合全局语义优化的对抗性灰度图像彩色化算法.其中,生成网络采用自主改进的U-Net网络.一方面,改进的U Net网络利用多层卷积对输入图像进行逐步下采样,在获取多尺度层级特征和全局特征的同时,在跳跃连接中将全局特征和多尺度层级特征进行自适应融合,从而有效增强算法对全局语义信息的理解能力并缓解颜色溢出的现象;另一方面,改进的U-Net网络在上采样过程中融合通道注意…查看全部>>
万园园;王雨青;张晓宁;李荅群;陈小林
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033中国科学院大学,北京100049中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033
信息技术与安全科学
全局特征通道注意力模块WGAN-GP图像彩色化
《液晶与显示》 2021 (9)
1305-1313,9
国家重点研发计划(No.2018YFC0308100)
评论