计算机应用研究

作者：刘航,普园媛,王成超,赵征鹏,朱朋杰,徐丹,

单位：1.云南大学信息学院,昆明650504；2.云南省高校物联网技术及应用重点实验室,昆明650504；

关键词：图像着色,细粒度注意力机制,冗余色斑,着色暗淡,颜色偏差,

基金：国家自然科学基金资助项目(61761046)；云南省科技厅应用基础研究计划重点项目(202001BB050043)；；

尽管基于深度学习的图像着色方法已取得显著效果，但仍存在冗余色斑、着色暗淡和颜色偏差三个问题。为此，提出了一种结合细粒度自注意力（fine-grain self-attention，FGSA）的实例图像着色方法。具体地，首先将提取的特征图分为颜色和空间位置，并结合两者拟合提高颜色和图像空间位置的对应关系，以缓解冗余色斑；其次，受光学摄影HDR原理的启发，利用感受野小的卷积核增强或抑制图像的颜色特征，并结合softmax对特征进行动态映射，从而提高对比度，缓解着色暗淡的问题；最后，组合不同的非线性基函数，增加网络对非线性颜色的表达，拟合出最接近真实图像的颜色分布，以解决颜色偏差。大量的实验结果表明，该方法在实例图像着色中取得了良好的效果。特别地，与当前较优的着色方法相比，该方法在特征感知评价指标LPIPS和FID上分别降低了4.1%和7.9%。

来源：2024年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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