基于深度学习的自动上色技术开题报告

 2022-01-14 11:01

全文总字数:5057字

1. 研究目的与意义、国内外研究现状(文献综述)

意义:

对黑白老旧照片进行上色可以使得老照片在色彩中焕发出新的气息,带给我们一种新的视觉体验。传统上色都是人手工用Photoshop做的,一张图片要花好几个月才能完成,需要进行大量调查研究,光是其中的一张脸就需要多达20层图层。但是,基于深度神经网络的自动上色机器人,可以几秒钟就实现PS几个月的效果,因此具有极强的实用意义。

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2. 研究的基本内容和问题

研究目标:

本研究拟采用当下最前沿的深度学习以及对抗生成网络,实现老旧照片的自动着色,制作图像着色的图像数据集,完成图像着色的对抗生成网络模型搭建,并且探索算法改进方案,进行网络调参训练,实现高质量的照片自动着色。

研究内容:

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3. 研究的方法与方案

研究方法:

本项目围绕老照片自动着色这一问题,主要采用实验法,使用tensorflow、keras主流深度学习实验框架,最后采用峰值信噪比,清晰度,色彩饱和度等指标评价效果。通过比较本项目提出方法与传统方法效果,以此为依据进行方法的优化与参数的调优。

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4. 研究创新点

特色或创新之处

本实验来源于生活的实际需求,并且结合了当下最前沿的人工智能与深度学习技术,采用对抗生成网络自动的实现图像的上色,大大提高了效率,优于传统需要人工手动采用专业图像处理软件进行图像上色,克服了传统方法主观性较强的问题

5. 研究计划与进展

研究计划及预期进展

(1)2019年1月20-2019年2月20日 深度学习理论的学习。

(2)2019年2月20-2019年3月20日完成数据集的制作与软件环境的搭建,实现对自动上色算法的学习与复现。

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