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1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
课题的意义、国内外研究进展、应用前景等（列出主要参考文献）
黑白图像上色[1]是对黑白图片进行彩色化的过程，将黑白图片彩色化在数字图像处理和工业生产和医学领域等方面都有着重要的研究价值和应用意义，在观赏方面也有着很大的作用。人眼对灰度图的识别效果有限，最多就能识别十几种，但是彩色图片不同，人眼对彩色图片的识别率远远高于对灰度图，能达到成百上千。由此可见，彩色图对人眼影响大于灰度图，而且容纳的信息也更多，也更利于对图像特征的提取与表达，同时也能更好的表达图像的意义。从视觉效果来看，彩色图像更容易观赏。随着科技的发展，着色技术将应用于更多、跟广泛的领域，例如将黑白医学影像进行彩色化突出病理特征，更利于观察识别。[2]
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2. 研究的基本内容和问题
研究的目标、内容和拟解决的关键问题
目标：实现基于深度学习的图像上色系统
内容：实现图像上传模块和图像上色模块。
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3. 研究的方法与方案
研究方法、技术路线、实验方案及可行性分析
研究方法：使用tensorflow框架python语言搭建深度学习网络，进行深度学习，也可以尝试使用karas框架。
技术路线：采用python语言在tensorflow框架下的编程方式，用python的pyqt5写界面。
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4. 研究创新点
特色或创新之处
特色：使用深度学习来进行图像上色，与传统算法进行对比，封装成一个pc端系统应用，能够直观对图片进行上色，显示结果，帮助黑白图片上色让图像更加吸引人，还原一些因时代技术不够而没有颜色的黑白照片能够重修恢复色彩。对目前上色算法进行了介绍，对传统上色算法和深度学习上色算法进行了对比比较。对算法进行了具体应用，实现了系统，便于使用。5. 研究计划与进展
研究计划及预期进展
研究计划：
第一周：学习python和tensorflow框架，了解深度学习的相关概念和专业术语，了解深度学习的流程，和如何利用tensorflow建立模型
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