一种图像上色方法、电子设备、存储介质及程序产品技术

本公开是关于一种图像上色方法、电子设备、存储介质及程序产品。图像上色方法，包括：获取待上色的灰度图像；对所述灰度图像进行尺度调整，得到多个不同尺度灰度图像；分别提取所述多个不同尺度灰度图像的图像语义特征，融合所述多个不同尺度灰度图像的图像语义特征，并基于融合后的图像语义特征生成彩色图像。通过本公开可以提高生成彩色图像的色彩饱和度。过本公开可以提高生成彩色图像的色彩饱和度。过本公开可以提高生成彩色图像的色彩饱和度。

【技术实现步骤摘要】
一种图像上色方法、电子设备、存储介质及程序产品


[0001]本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种图像上色方法、电子设备、存储介质及程序产品。

技术介绍

[0002]随着图像处理技术的发展，能够将灰度图像转化为彩色图像的上色技术在多种领域被应用。例如，在老照片上色以及视频修复等领域被应用。
[0003]相关技术中，图像上色技术支持全自动图像上色和基于用户交互的图像上色。基于用户交互的图像上色任务往往需要引入额外的语义信息作为指导，在实际操作的过程中，上色的最终结果和所引入的语义信息呈现出很强的相关性。全自动图像上色由于没有引入额外的语义信息，在解决上色的问题上具有更大的难度。现有的全自动图像上色的方法主要是以深度学习为主的，包括级联卷积神经网络，生成对抗网络等多种不同的方法。
[0004]然而，采用相关技术中提供的图像上色方法所得到的图像上色结果整体偏灰，图像的饱和度不够，还会出现大范围溢色等问题。

技术实现思路

[0005]为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像上色方法、电子设备、存储介质及程序产品。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像上色方法，其特征在于，所述图像上色方法，包括：获取待上色的灰度图像；对所述灰度图像进行尺度调整，得到多个不同尺度灰度图像；分别提取所述多个不同尺度灰度图像的图像语义特征，融合所述多个不同尺度灰度图像的图像语义特征，并基于融合后的图像语义特征，生成彩色图像。2.根据权利要求1所述的图像上色方法，其特征在于，所述分别提取所述多个不同尺度灰度图像的图像语义特征，融合所述多个不同尺度灰度图像的图像语义特征，并基于融合后的图像语义特征，生成彩色图像，包括：将所述多个不同尺度灰度图像输入至多尺度卷积神经网络，由所述多尺度卷积神经网络提取所述多个不同尺度灰度图像的图像语义特征；融合所述多个不同尺度灰度图像的图像语义特征；将融合后的图像语义特征输入至彩色图像生成网络，由所述彩色图像生成网络生成所述灰度图像的彩色图像。3.根据权利要求2所述的图像上色方法，其特征在于，所述由所述多尺度卷积神经网络提取所述多个不同尺度灰度图像的图像语义特征，包括：由所述多尺度卷积神经网络对所述多个不同尺度灰度图像分别进行残差处理以及池化处理，以提取所述多个不同尺度灰度图像的图像语义特征；所述由所述彩色图像生成网络生成所述灰度图像的彩色图像，包括：由所述彩色图像生成网络对所述融合后的图像语义特征进行上采样处理、正则化处理以及激活处理，得到所述灰度图像的彩色图像。4.根据权利要求1至3中任意一项所述的图像上色方法，其特征在于，所述图像上色方法还包括：对所述彩色图像进行色彩增强处理，得到色彩增强的彩色图像。5.根据权利要求4所述的图像上色方法，其特征在于，所述对所述彩色图...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴凡，
申请(专利权)人：北京旷视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：