精选深度学习图像着色研究论文汇总

资源摘要信息:"Awesome-Deep-Colorization:基于深度模型的图像着色精选论文列表" 一、深度学习与图像着色技术概述 深度学习技术已经成为近年来计算机视觉领域的一大突破，特别是在图像着色技术中，通过深度学习模型可以将单通道的黑白图像（灰度图像）转换为彩色图像。这一过程不仅涉及到颜色的预测，还涉及到对图像中物体边界、纹理和阴影等特征的理解。 二、精选论文摘要 1. 深色（ICCV15）:本论文探讨了通过深度学习模型学习大规模图像着色的技术。通过对大量带颜色的图像进行训练，该模型能够理解不同物体或场景的典型颜色，并将这些颜色知识迁移到灰度图像中，以实现自动彩色化。 2. 学习大规模自动图像着色（ICCV15）:这篇论文提出了一个端到端的深度神经网络结构，用于处理大规模的图像着色问题，重点在于如何利用全局信息和局部图像先验来指导着色过程。 3. 让有颜色！：全局和局部图像先验的端到端联合学习，以实现同时分类的自动图像着色（SIGGRAPH16）:研究人员设计了一个联合学习框架，其中同时进行了图像的着色和分类。该方法通过集成全局和局部图像特征先验，提高着色质量和图像内容的理解。 4. 灰度图像的深度逐块着色模型（SIGGRAPH-ASIA16）:该论文提出了一个基于深度学习的逐块处理模型，将图像分解成小块并分别进行着色处理。这种方法对于处理大图像以及维持图像的细节具有优势。 5. 彩色图像着色（ECCV16）:通过深度学习实现彩色图像的再着色，该方法能够将一张彩色图像转换成另一张具有不同风格或颜色调性的图像。 6. 学习自动着色的表示形式（ECCV16）:本研究关注于学习图像的颜色表示，旨在建立一套能够捕捉色彩信息的表示体系，并用它来进行自动图像着色。 7. 多重假设着色及其在图像压缩（CVIU17）中的应用:这一研究不仅对自动着色本身进行了探讨，还将其应用于图像压缩领域，以提高压缩效率和图像质量。 8. 使用神经网络集成（TIP17）着色:通过集成多个神经网络模型，研究人员提出了一种更为鲁棒的着色方法，旨在减少不同模型产生的误差，增强着色的准确性和一致性。 9. 广义深度图像到图像回归（CVPR17）:将图像到图像的转换问题抽象为回归问题，研究了一种基于深度学习的广义回归框架，用于实现图像的着色。 10. 学习多样图像着色（CVPR17）:在此论文中，研究人员探索了如何学习和生成多种颜色版本的彩色图像，旨在给用户提供更多的着色选择。 11. 使用条件对抗网络（CVPR17）进行图像到图像的翻译:基于生成对抗网络（GAN）技术，该研究通过对抗学习的方式进行图像到图像的翻译，实现高质量的图像着色。 12. 概率图像着色（BMVC17）:该论文提出了一种新的图像着色方法，通过概率模型对颜色预测进行建模，从而在颜色的选择上引入了不确定性。 13. Pi:该部分似乎是对列表的补充，但未提供详细信息，可能是未来更新的参考或潜在的研究点。 三、技术发展与应用 从以上论文可以看出，深度学习在图像着色领域的发展趋势是从基础的颜色填充逐步向更加复杂的图像理解和风格迁移演进。研究者们不仅关注着色技术的准确度，还探讨了着色的多样性、鲁棒性和对特定场景的适应性。此外，图像着色技术的应用范围也在不断拓展，如与图像压缩技术的结合，展示了该领域在实际应用中的巨大潜力。 四、未来展望 随着深度学习算法和计算能力的进一步提升，预计图像着色技术将变得更为高效和精确。同时，深度学习模型在理解图像内容和上下文方面的进步，也将使得图像着色更加符合人类视觉感知。此外，如何平衡着色质量和处理速度，以及如何将图像着色与用户偏好进行个性化匹配，也将是未来研究的方向。