[发明专利]一种图像着色方法、装置、系统及存储介质

权利要求书

1.一种图像着色方法，其特征在于，所述方法包括：

将待着色图像转换为Lab颜色空间格式得到所述待着色图像的L通道值；

获取用于着色的图像或所述待着色图像的ab通道值，其中，所述用于着色的图像包括与所述待着色图像至少部分相同的图像；

将所述L通道值和所述ab通道值输入至图像着色神经网络，得到用于着色的ab通道值；

将所述用于着色的ab通道值与所述L通道值融合得到所述待着色图像的图像着色结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对训练图像进行随机尺寸裁剪后，再进行偏移裁剪得到训练图像对，所述训练图像对包括至少部分相同的第一训练图像和第二训练图像；

采用第一训练图像的L通道值和第二训练图像的ab通道采样值，以及所述第一训练图像的ab通道值训练神经网络，得到所述图像着色神经网络。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对训练图像进行随机尺寸裁剪后，再进行偏移裁剪得到训练图像对，所述训练图像对包括至少部分相同的第一训练图像和第二训练图像，包括：

基于预定尺寸范围随机获取裁剪尺寸；

用所述裁剪尺寸对训练图像进行随机裁剪得到裁剪后的训练图像；

在所述裁剪后的训练图像内随机选取偏移位置，并基于所述偏移位置对所述裁剪后的训练图像进行偏移裁剪，得到所述第一训练图像和所述第二训练图像。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述第一训练图像和所述第二训练图像缩放至预设尺寸。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，采用第一训练图像的L通道值和第二训练图像的ab通道采样值，以及所述第一训练图像的ab通道值训练神经网络包括：

选取预设数量的所述训练图像对分批次训练所述神经网络，每次训练后更新所述神经网络的权重系数。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述第二训练图像的ab通道值进行下采样，得到所述第二训练图像的ab通道采样值。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像着色神经网络包括卷积神经网络。

8.一种图像着色装置，其特征在于，所述装置包括：

待着色图像模块，用于将待着色图像转换为Lab颜色空间格式得到所述待着色图像的L通道值；

着色图像模块，用于获取用于着色的图像或所述待着色图像的ab通道值，所述用于着色的图像包括与所述待着色图像至少部分相同的图像；

计算模块，用于将所述L通道值和所述ab通道值输入至图像着色神经网络，得到用于着色的ab通道值；

着色模块，用于将所述用于着色的ab通道值与所述L通道值融合得到所述待着色图像的图像着色结果。

9.一种图像着色系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被计算机执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。