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摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于轻量化注意力结构的多级图像彩色化网络系统及方法，系统包括特征提取支路和颜色处理支路；其中，输入的灰度图像进入特征提取支路中得到多个不同尺寸的特征；多个不同尺寸的特征输入颜色处理支路中首先对多尺度的输入特征进行融合，可极大抑制颜色溢出的现象，再将融合后的特征进行颜色匹配得到灰度图像对应的颜色特征；最后将灰度图像与颜色特征进行拼接，得到灰度图像对应的彩色图像；特征提取支路在减少计算量的同时，密集连接多层空间注意力和通道注意力信息，显著提升着色的准确性和连贯性；方法中采用分类损失函数训练图像彩色化模型来获取更加鲜艳的着色效果。
主权项：1.一种多级图像彩色化网络系统，其特征在于：包括特征提取支路和颜色处理支路；其中，所述特征提取支路对输入的灰度图像进行N级特征提取，得到N个不同尺寸的特征，N不小于3；N个不同尺寸的特征输入所述颜色处理支路中进行特征融合和颜色匹配，得到所述灰度图像对应的颜色特征；最后将所述灰度图像与所述颜色特征进行拼接，得到所述灰度图像对应的彩色图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 基于轻量化注意力结构的多级图像彩色化网络系统及方法
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