Колоризация черно-белых фотографий - объемная и трудоемкая задача. Художники тратят большое количество времени для восстановления цвета, так как для того, чтобы понять, какой именно оттенок нужно присвоить каждому фрагменту фотографии, часто приходится находить цветные аналоги этих фрагментов. На одно изображение может уйти месяц работы, если художник хочет добиться максимальной точности. Автоматизация этого процесса позволит значительно сократить время людей, занимающихся колоризацией вручную. В данной работе используются сверточные нейронные сети для построения модели глубокого обучения, которая, принимая на вход черно-белое изображение, на выход выдает раскрашенное. Так как раскрашивание любых фотографий требует объемного набора данных, было принято решение для начала работать с изображениями определенного класса: фотографии улиц, домов, переулков и прочей городской среды.
Язык оригиналарусский
Страницы (с-по)254-260
ЖурналПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ И УСТОЙЧИВОСТЬ
Том9
Номер выпуска1
СостояниеОпубликовано - 2022

ID: 102513890