灰度图像彩色化的设计与实现文献综述

 2021-10-18 22:18:41

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文献综述课题名称:灰度图像彩色化的设计与实现一、摘要灰度图像的彩色化是利用计算机,通过程序计算,使用深度学习训练神经网络从单通道灰度图像生成3通道彩色图像的过程。

作为计算机视觉领域中重要的研究课题之一,前人已经做了很多的相关研究及相关的算法:包括基于颜色传递的彩色化算法,基于颜色标记的优化式彩色化算法,基于图像分割和区域匹配的彩色化算法和基于图像融合的彩色化算法。

同时,灰度图像彩色化处理也是一种重要的图像增强的方式,使得原本单一的灰度图像,转化为色彩更加多元化的彩色图像,这就可以利用丰富的颜色对比信息将灰度图像包含的内容更加有效的显示出来。

关键词:灰度图像彩色化、图像增强二、相关文献的研究现状1基于颜色传递的彩色化算法研究该算法介绍了灰度图像彩色化的基础知识,其中包括对颜色视觉和颜色空间简单的概括、几种颜色空间之间的转换关系以及研究了图像彩色化中常用的一些具有代表性的算法,并通过 MATLAB 仿真演示了各种算法的彩色化效果图。

此外,还阐述了图像彩色化的质量评价方法。

2基于颜色标记的优化式彩色化算法研究彩色图像灰度化意味着去除图像的颜色信息,仅保留图像的亮度信息,而灰度图像彩色化则恰好相反,是指在图像上添加颜色信息。

彩色图像灰度化是只有唯一解的命题,而灰度图像彩色化则根据补充颜色的不同,产生的结果也是不同的,并不能满足唯一解的要求。

因此可以根据一些先验知识,通过约束条件来求解彩色化的整个问题,让彩色化的结果具有确定性、唯一性。

利用这一思想,可以通过增加用户的约束条件来对待灰度图像彩色化问题。

现有的基于颜色标记的优化式彩色化算法主要是利用假设图像的相邻像素之间满足指定的局部线性关系,把用户人工标记的颜色作为约束条件,设计一个最小化代价函数。

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