基于深度神经网络的图像技术在灰度图像彩色化进程中的应用研究

作者：张坤

来源：自动化与仪器仪表, 2023, (10): 27-35.

DOI：10.14016/j.cnki.1001-9227.2023.10.027

• 深度聚合网络
• 生成对抗网络
• 灰度图像彩色化
• 图像技术

针对当下灰度图像彩色化进程中易出现的图像边界晕染、图像细节损失、图像着色枯燥等问题，实验提出一种融合深层聚合网络结构(Deep Layer Aggregation, DLA)和生成对抗网络(Generative Adversarial Nets, GAN)的灰度图像彩色化模型。实验采用长连接与短连接结合的方式对DLA网络进行改进，并将其应用至对灰度图像的着色过程中。随后将DLA生成的彩色图像输入至实验改进的GAN网络中进行判别，以缓解图像着色枯燥的问题。实验结果表明，所提方法结果图的PSNR值可达25.64 dB,PA值可达18.12%,均高于其他四种同类模型。由此，文章构建的模型具有较好的灰度图像彩色化性能。

• 单位
  商洛学院