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申请/专利权人：上海人工智能创新中心

摘要：本发明涉及图像上色技术领域，提出一种基于色盘对抗网络的图像上色方法，包括下列步骤：构造色盘对抗网络，其中所述色盘对抗网络包括调色板生成器调色板分配生成器和颜色鉴别器D；向所述色盘对抗网络中输入灰度图像L；由所述调色板生成器以及所述调色板分配生成器以生成估计色图根据所述灰度图像L以及所述估计色图生成输出图像以及由所述颜色鉴别器D判断所述输出图像的真实性。

主权项：1.一种基于色盘对抗网络的图像上色方法，其特征在于，包括下列步骤：构造色盘对抗网络，其中所述色盘对抗网络包括调色板生成器调色板分配生成器和颜色鉴别器D；向所述色盘对抗网络中输入灰度图像L；由所述调色板生成器以及所述调色板分配生成器以生成估计色图根据所述灰度图像L以及所述估计色图生成输出彩色图像以及由所述颜色鉴别器D判断所述输出彩色图像的真实性；其中，由所述调色板生成器根据所述灰度图像L生成调色板直方图表示为下式： 其中，调色板直方图表示调色板概率，和表示CIELab颜色空间中的a轴和b轴；以及由所述调色板分配生成器根据所述调色板直方图以及潜在代码z生成CIELab颜色空间中的a值和b值，表示为下式： 所述调色板分配生成器包括残差块、调色板归一化层以及色度注意模块，其中由所述调色板归一化层对输入特征进行归一化并且进行由参数化的仿射变换，g·表示全连接层；所述色度注意模块包括全局交互模块以及局部描述模块，其中由所述色度注意模块输入特征图F、高层特征图S和灰度图像L，通过所述全局交互模块执行全局交互操作以生成第一特征图Fg，通过所述局部描述模块执行局部描述操作以生成第二特征图Fl，将第一特征图Fg和所述第二特征图Fl融合以生成特征图残差F′，并且将所述特征图残差F′添加回所述特征图F，表示为下式： 其中f·表示非线性融合操作、表示通道维度拼接操作、CAg表示全局交互操作、CAl表示局部描述操作；所述全局交互操作包括使用其它区域特征点的加权在所述特征图F中重建每个区域特征点，并根据区域特征点之间的语义相似性计算局部权重，表示为下式： 其中p和q分别表示在所述特征图F内以像素位置p和q为中心的补丁，SK和SQ表示使用卷积从所述高层特征图S转换而来的特征图；以及所述局部描述操作包括通过局部仿射变换{A，B}将所述灰度图像L映射到对应的ab特征地图，表示为下式：Fl＝A⊙L↓+B 其中⊙表示逐元素乘法运算符、↓表示下采样操作、ψ表示可学习变换，cov·，·表示局部协方差、var·表示计算给定特征图的局部方差、和分别表示以均值滤波器对F和L的平滑处理，∈表示正数参数。

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