- 深度神经网络智能图像着色技术
- - 作者：李京蓓//刘煜//肖华欣//赖世铭|责编:周伊冬
  - 出版社：国防科大
  - ISBN：9787567305755
  - 出版日期：2020/12/01
  - 页数：89
- 售价：11.2

内容大纲
本书分为两个部分，共7章。第一部分，介绍图像着色基础知识，其中：第1章，概述图像着色的研究背景；第2章，总结图像着色问题的几类解决办法；第3章，梳理当前主流的深度学习网络模型；第4章，讲述使用深度学习进行图像着色时需要考虑的关键技术。第二部分，介绍本书的分阶段式图像着色系统框架，其中：第5章，概述了整个系统架构；第6章，讲述颜色块引导着色的模型及强相关惩罚函数设计；第7章，介绍使用颜色块指导校正的模型。
作者介绍
目录
第一部分  图像着色基础知识
  第1章  概述
  第2章  图像着色的基本方法
    2.1  基于函数映射的着色方法
    2.2  基于颜色扩展的着色方法
    2.3  基于参考示例的着色方法
    2.4  基于深度学习的自动着色方法
  第3章  常用深度学习网络模型
    3.1  卷积神经网络
    3.2  残差卷积网络
    3.3  生成对抗卷积网络
  第4章  图像着色关键技术
    4.1  图像数据的获取与处理
    4.2  着色效果评估方式
第二部分  分阶段式图像着色系统框架
  第5章  系统概述
    5.1  系统框架介绍
    5.2  实现细节
  第6章  颜色块引导着色网络模型与惩罚函数设计
    6.1  颜色块引导着色网络模型
    6.2  强相关的惩罚函数设计
    6.3  实验效果与分析
  第7章  利用颜色块的图像指导校正模型
    7.1  网络结构
    7.2  模型更新策略及损失函数定义
    7.3  指导校正网络实验效果
    7.4  整体着色网络框架实验效果
参考文献

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