深度聚合网络在灰度图像彩色化中的应用

"基于深层聚合结构网络的灰度图像彩色化方法通过引入改进的深层聚合结构网络和生成对抗网络，解决了传统方法中的边界晕染、细节丢失和着色单一问题，提高了图像彩色化的质量和真实感。" 在图像处理领域，灰度图像彩色化是一个重要的任务，它旨在为黑白或灰度图像赋予色彩，使其更具有视觉吸引力和信息丰富性。然而，现有的灰度图像彩色化方法往往存在几个显著问题，如图像边界的模糊（边界晕染）、细节信息的丢失以及着色效果过于单调。 本文提出的“基于深层聚合结构网络的灰度图像彩色化方法”旨在解决这些问题。深层聚合结构网络是一种先进的神经网络架构，其核心在于利用层次化的特征提取和聚合来增强模型的表达能力。在传统网络的基础上，该方法加入了长连接，这有助于缓解深度网络中的梯度消失问题，使得网络能够更好地利用高层和低层特征，从而改善对图像边界和微小细节的处理效果。 进一步地，为了提高彩色化结果的多样性与自然性，该方法结合了生成对抗网络（GANs）的概念。生成对抗网络由生成器和判别器两部分组成，生成器负责生成彩色图像，而判别器则评估生成的彩色图像的质量。这种动态的对抗训练过程能够促进生成器生成更接近真实世界的色彩，有效缓解了着色效果的枯燥问题。 通过实验对比，该方法在减轻边界漏色、恢复图像细节以及丰富图像颜色等方面表现优越，证明了其在灰度图像彩色化领域的创新性和有效性。这种方法的应用对于图像处理、多媒体信息处理以及深度学习的研究有着积极的推动作用，特别是在提升图像处理的视觉质量和用户体验方面具有重要意义。 关键词：彩色化，深层聚合结构，生成对抗网络，跳跃连接，特征重用 此研究由重庆市高层次人才特殊支持项目（H2018020）资助，由张毅教授（硕士生导师，硕士，主要研究方向包括多媒体信息处理、深度学习、机器学习）指导，主要作者包括韦文闻（硕士研究生，主要研究方向为图像处理、深度学习）和龚致远（硕士研究生，主要研究方向为图像处理、深度学习）。他们的工作为灰度图像彩色化提供了一个新的视角，有望在未来推动相关技术的发展。