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申请/专利权人：北京科技大学

摘要：本发明公开了一种线稿上色方法及装置，所述方法包括：收集彩色图像，对收集的彩色图像进行预处理，根据预处理后的彩色图像生成线稿，并采用随机遮盖模糊法提取出相应的颜色提示，构建训练数据集；在pix2pixGAN模型的生成器模型的跳跃连接部分引入注意力筛选机制，以对pix2pixGAN模型进行改进，得到线稿上色模型；利用所述训练数据集对所述线稿上色模型进行训练；利用训练好的线稿上色模型对待上色的线稿进行上色。本发明可以提高线稿上色结果的准确性以及生成图片的质量，并且在训练时可更好的收敛，防止震荡。

主权项：1.一种线稿上色方法，其特征在于，包括：收集彩色图像，对收集的彩色图像进行预处理，根据预处理后的彩色图像生成线稿，并采用随机遮盖模糊法提取出相应的颜色提示，构建训练数据集；在pix2pixGAN模型的生成器模型的跳跃连接部分引入注意力筛选机制，以对pix2pixGAN模型进行改进，得到线稿上色模型；利用所述训练数据集，对所述线稿上色模型进行训练；利用训练好的线稿上色模型，对待上色的线稿进行上色；所述收集彩色图像，对收集的彩色图像进行预处理，根据预处理后的彩色图像生成线稿，并采用随机遮盖模糊法提取出相应的颜色提示，构建训练数据集，包括：收集彩色图像，对收集的彩色图像进行预处理；其中，所述对收集的彩色图像进行预处理，包括：对收集的彩色图像中的其中一部分图像进行旋转和镜像操作，以实现数据扩充，并对所有图像进行裁剪；其中，裁剪尺寸为256×256；根据预处理后的彩色图像生成线稿；采用120个20×20大小的白色色块对彩色随机进行遮盖，再取核大小为100×100的均值滤波器对遮盖后的图像进行模糊处理，得到彩色图像相应的颜色提示；将彩色图像及其相应的线稿和颜色提示进行保存，构建训练数据集；所述线稿上色模型的生成器模型包括上采样模块，下采样模块和注意力筛选模块；其中，所述线稿上色模型的生成器模型根据线稿和相应的颜色提示生成彩色图像的过程包括：首先，将大小为256×256的单通道线稿与对应的256×256×3的颜色提示在级联后送入所述线稿上色模型的生成器模型，然后经过多层下采样模块对图像进行降维并提取各个尺度的特征；再经过上采样模块提取深层的信息，每一次上采样都会与对应的特征提取部分融合；下采样模块和上采样模块都是以ReLURectifiedLinearUnit，线性修正单元激活层、3×3卷积和BNBatchNormalization，批标准化层为基本单元，并引入残差机制，以避免深层网络的梯度消失和退化问题；下采样和上采样操作使用最大池化和反最大池化来进行尺度的缩放；在上采样操作之后，再经过一个LeakyRelu激活层，一个3×3卷积层和一个Tanh激活层，最终生成一个256×256的彩色图像；所述注意力筛选模块以当前网络层特征x和下一网络层特征g为输入，经过卷积操作使尺寸和通道数对齐并相加，再使用ReLU激活和卷积操作进行维度压缩，然后经过Sigmoid激活产生Attention系数，最后将Attention系数上采样到原始向量x的原始维度，并与原始向量x相乘再输出；计算方式如下： 其中，σ1为ReLU激活函数，σ2为Sigmoid激活函数；Θatt包含了线性变换均为1×1卷积，为对应卷积的偏置项；向量为当前网络层的第i个特征，向量gi为下一层中第i个特征。

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