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深度学习彩色化算法对曝光偏差图像着色研究 预览

Research of colorize Exposure Bias Image by Deep Learning Colorization Algorithm
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摘要 对基于深度学习的图像彩色化算法进行试验与分析,发现现有彩色化算法存在对曝光偏差的图像彩色化效果不佳。针对该问题,提出一种在彩色化存在曝光偏差的灰度图像时,使用直方图均衡化预处理输入图像方法,以达到更好的彩色化效果。该方法在深度学习彩色化算法的预处理阶段,运用直方图均衡化输入灰度图像,建立一种合理的映射关系,将输入图像灰度值按照该映射关系重新均衡分布在灰度级范围上,使得图像灰度等级分明,对比度增加,细节更加清晰,更有利于神经网络提取图像特征。对彩色化算法进行对比实验,结果表明,该预处理方法对曝光偏差图像的彩色化效果更加真实,可以显著提高存在曝光偏差图像的彩色化效果。 To solve the problem that the image colorization algorithm based on deep learning had poor effect if the image had bias exposure,a method was proposed for a better colorization effect that preprocessed input image based on histogram equalization.The method used histogram equalization to make brightness of the image equalized in the range of grayscale.It made the level of brightness and details clear,which improved the image contrast to help neural networks to extract feature and finish colorization better.Experimental results showed that compared with using neural networks directly,this method of preprocessing significantly improved the colorization effect of the image with exposure bias.
作者 马骋 孙国强 MA Cheng;SUN Guo-qiang(School of Optical-Electrical & Computer Engineering,University of Shanghai for Science & Technology,Shanghai 200093,China)
出处 《软件导刊》 2019年第2期153-156,共4页 SOFTWARE GUIDE
关键词 直方图均衡化 特征提取 曝光偏差 彩色化 深度学习 histogram equalization feature extraction exposure bias colorization deep learning
作者简介 马骋(1992-),男,上海理工大学光电信息与计算机工程学院硕士研究生,研究方向为图像处理;孙国强(1962-),男,硕士,上海理工大学光电信息与计算机工程学院副教授、硕士生导师,研究方向为图像处理、计算机网络、嵌入式。
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