基于深层聚合结构网络的灰度图像彩色化方法

摘要

当前灰度图像彩色化方法普遍存在边界晕染、细节丢失和着色效果枯燥等问题.针对以上问题,提出了一种基于改进的深层聚合结构网络的灰度图像彩色化方法.将深层聚合结构网络引入图像彩色化领域中,且在传统网络基础上加入长连接,在缓解网络梯度消失问题的同时提升其特征利用率,从而提升算法模型对图像边界和细节的处理能力.另外,模型融合生成对抗网络结构,搭建判别网络,动态评价图片彩色化质量,缓解着色枯燥的问题.实验证明,该方法相比于传统彩色化方法,减轻了着色时边界漏色问题,还原了更多的图像细节,图像颜色更为丰富.