Preview

Цифровая трансформация

Расширенный поиск

Автоматическая колоризация изображений на основе свёрточных нейронных сетей

https://doi.org/10.38086/2522-9613-2020-2-58-64

Полный текст:

Аннотация

Аннотация. Выполнен анализ методов и средств колоризации изображений. Обоснован выбор модели искусственной нейронной сети для обработки графической информации. Сформулирована задача автоматической колоризации произвольных изображений. Приведены исходные данные, условия и ограничения, необходимые для модели колоризации. В результате классификации изображений получен набор гиперколонок нейронной сети для каждого обрабатываемого изображения. Создана модель колоризации, которая позволяет по набору гиперколонок определить цвет каждого пикселя изображения. Данная модель состоит из двух связанных между собой частей: классификатора и колоризатора. Классификатор основан на использовании свёрточной нейронной сети, а колоризатор - на использовании хеш-таблицы, хранящей соответствие гиперколонок и цветов. Предложен алгоритм применения данной модели для колоризации изображений. Выполнено сравнение результата колоризации для разработанной и существующей моделей. Создано программное средство, которое позволяет осуществлять обучение различных нейронных сетей и колоризацию графической информации. Эксперименты показали, что разработанная модель достаточно корректно определяет цвет изображения. Предложенный алгоритм позволяет использовать свёрточную нейронную сеть для раскрашивания черно-белых изображений, цветокоррекции цветных рисунков и др.

Об авторах

Л. В. Серебряная
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь

Кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры программного обеспечения информационных технологий.

Ул. П. Бровки, д. 6, 220013, Минск



В. В. Потараев
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь

М. т. н., аспирант кафедры программного обеспечения информационных технологий.

Ул. П. Бровки, д. 6, 220013, Минск



Список литературы

1. Vieira, A. Introduction to deep learning business applications for developers / A.Vieira, B.Ribeiro. - New York: Apress, 2018. - 343 p.

2. Николенко, С. И. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей / С. И. Николенко, А. А. Кадурин, Е. В. Архангельская. - СПб.: Питер, 2018. - 480 с.

3. An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks [Electronic resource]. - Mode of access: https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/. - Date of access: 20.04.2020.

4. Behnke, S. Hierarchical Neural Networks for Image Interpretation / S. Behnke. - Berlin: Springer, 2003. - 227 с.

5. Automatic Colorization [Electronic resource]. - Mode of access: https://tinyclouds.org/colorize/. - Date of access: 20.04.2020.


Для цитирования:


Серебряная Л.В., Потараев В.В. Автоматическая колоризация изображений на основе свёрточных нейронных сетей. Цифровая трансформация. 2020;(2):58-64. https://doi.org/10.38086/2522-9613-2020-2-58-64

For citation:


Serebryanaya L.V., Potaraev V.V. Automatic Image Colorization Based on Convolutional Neural Networks. Digital Transformation. 2020;(2):58-64. (In Russ.) https://doi.org/10.38086/2522-9613-2020-2-58-64

Просмотров: 99


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2522-9613 (Print)
ISSN 2524-2822 (Online)