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摘要
目前利用photoshop对黑白图像进行剪辑再对其进行着色是个耗费人力物力的工作，同时这种方法暴露的最大缺陷就是图像着色后的效果比较单一化。本文主要针对黑白和灰度图像上色和老照片修复工程设计优化了一种卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)的基于生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Networks)的上色技术，可以明显提高上色速度和视觉震撼效果，并在传统方法上进行了参数和网络架构以及激活函数等内容调整。在生成器对抗器两者的互相博弈优化下，模型进行色彩学习和特征提取，获取并对模型产生的图片进行测试的同时对黑白图片上色处理。经实验测试，本文方法能在传统方法上提高拟合度和上色效果。
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单位河北建筑工程学院
