基于深度学习的自动上色技术开题报告

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。

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：

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。

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。