一种基于卷积神经网络的灰阶图像着色方法及其装置

作者：**国; 苏卓; 李波; 冷成财; 罗笑南

来源：2016-12-13, 中国, ZL201611144764.3.

本发明实施例公开了一种基于卷积神经网络的灰阶图像着色方法及其装置,其中,该方法包括：收集图片集；选择向量化的卷积神经网络模型VCNN,并构造相应的网络结构；修改所述向量化的卷积神经网络模型VCNN；对所述图片集中的图片进行转换,获得相应YUV颜色空间的图片,从中随机抽取64x64的Y值块,同时抽取相应位置的U值块和V值块；训练网络,利用反向传播算法和随机梯度下降法更新网络参数；得到经过训练的网络后,利用网络进行着色,输入灰度块,输出相应的U值和V值,获得彩色图片。实施本发明实施例,解决了需要人为提供涂鸦或样例图片的缺点,实现全自动的图片着色,并解决了着色速度慢、着色效果不稳定的缺点,使得着色效果较自然而且稳定。

• 单位
  中山大学; 南昌航空大学