一种图像着色方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种图像着色方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术，本申请实施例提供了一种图像着色方法，将待着色图像输入编码器和解码器中进行特征处理。其中，编码器中均包括顺次连接的多个下采样层，解码器中包括顺次连接的多个上采样层，上采样层与下采样层的数量相等，每一个上采样层的输入均包括其对应的前一层输出的特征图和对应尺寸的下采样层输出的下采样特征图，以使每一个上采样层可以通过输入的两种特征图将特征图中每块区域的边缘位置进行确定。通过这样的方式在上采样过程中，可以准确的判断特征图的边界位置，以便于解决边缘位置的颜色溢出和边界晕染的问题。界晕染的问题。界晕染的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种图像着色方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别涉及一种图像着色方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在日常生活中图像无处不在，其作为传递和减缓信息的媒介之一，在人类的社会交往过程中起到重要的作用。色度是决定图像表现力的重要因素之一，与灰度图像相比，彩色图像能够更清楚地表现图像的特征、传达图像的意义。但是由于种种原因，在很多领域仍存在大量的灰度图像。因此，将较为单一的灰度图像进行着色转换成彩色图像，提供更为丰富的信息，为人类带来更多科研和生活中的便利是迫在眉睫的。
[0003]现有着色方法中的基于颜色标记的图像着色算法和基于颜色转移的图像着色算法，都需要人工干预、效率比较低。而基于深度学习的图像着色算法，又会带来在有明显色差的物体边缘出现颜色溢出，导致边界晕染的问题。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中的问题，本申请实施例提供一种图像着色方法，在图像着色的过程中，有效处理图像内区域边缘会出现颜色溢出，导致边界晕染的问题。
[0005]第一方面，本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像着色方法，其特征在于，所述方法包括：将待着色图像输入编码器中进行特征提取，得到特征编码图；所述编码器中包括顺次连接的多个下采样层；各个下采样层输出的下采样特征图的尺寸不同；所述特征编码图为所述多层下采样层中最后一个下采样层输出的下采样特征图；将所述特征编码图输入连接卷积层，得到连接卷积特征图；将所述多个下采样层输出的下采样特征图以及所述连接卷积特征图输入解码器中，得到特征解码图；所述解码器中包括顺次连接的多个上采样层，所述上采样层与所述下采样层的数量相等；其中，第一上采样层的输入为所述特征编码图和所述连接卷积特征图；除所述第一层上采样层之外的各个上采样层的输入为上一个上采样层输出的上采样特征图和对应尺寸的下采样特征图；基于所述特征解码图，得到着色图像；将所述着色图像和所述待着色图像合并，得到彩色图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码器还包括全局特征提取层；所述全局特征提取层位于任意两个下采样层之间；所述全局特征提取层用于对所述任意两个下采样层中的一个下采样层输出的下采样特征图中的每两个像素点进行特征提取，并将得到的全局特征图输入到所述任意两个下采样层中的另一个下采样层中。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解码器中的多个上采样层中包括至少一个动态上采样层；每个动态上采样层用于根据输入到所述动态上采样层中的特征图生成对应的上采样卷积核，并根据生成的上采样卷积核和输入的特征图输出动态上采样特征图。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述动态上采样层包括卷积核预测模块和特征重组模块；所述卷积核预测模块用于对输入到动态上采样层中的特征图进行特征提取，确定输入到动态上采样层中的特征图对应的上采样卷积核；所述特征重组模块用于根据输入到所述动态上采样层中的特征图和对应的上采样卷积核，输出所述动态上采样特征图。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征解码图，得到着色图像，包括：将所述特征解码图输入卷积压缩层，通过所述卷积压缩层对所述特征解码图进行通道压缩，得到卷积压缩特征图；通过激活函数对所述卷积压缩特征图的色度进行调整，得到所述着色图像。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码器、所述连接卷积层、所述解码器的训练过程，包括：获取图像训练集；所述图像训练集包括待着色图像样本和每个待着色图像样本对应的真实彩色图像；基于所述图像训练集对生成器进行迭代训练，所述生成器...

【专利技术属性】
技术研发人员：高雪松，周圆，房松玉，张玉，孙萁浩，
申请(专利权)人：海信集团控股股份有限公司，
类型：发明
国别省市：