文件名称：Automatic-Image-Colorization:自动图像着色
文件大小：53.63MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-31 10:01:03
deep-neural-networks image-processing JupyterNotebook
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