[发明专利]一种基于神经网络的单个图像重新着色方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的单个图像重新着色方法，该方法包括输入待处理彩色图像，用户在待处理彩色图像进行线条着色，获得着色图像；提取着色线条所在区域的像素特征值和相应的着色线条分类为数据集，随机采样数据集中的数据作为训练神经网络的训练数据；构建图像重新着色分类神经网络，训练该神经网络；将待重新着色图像中逐个像素的特征值作为神经网络的输入，获得每个像素属于着色线条的似然概率；根据神经网络输出的每个像素属于着色线条的似然概率，计算最终的图像重新着色结果。本发明避免神经网络在训练阶段需要大规模的训练样本的弊端，达到近实时的交互性能，用户只需要输入少量的用户着色线条，获得高质量的图像重新着色效果。

主权项

1.一种基于神经网络的单个图像重新着色方法，其特征在于包括以下步骤：(1)输入待处理彩色图像，然后用户在待处理彩色图像进行线条着色，获得着色图像；(2)提取着色线条所在区域的像素特征值和相应的着色线条分类为数据集，并随机采样数据集中的数据作为训练神经网络的训练数据；(3)构建图像重新着色分类神经网络，并训练该神经网络；(4)训练完神经网络后，将待重新着色图像中逐个像素的特征值作为神经网络的输入，获得每个像素属于着色线条的似然概率；(5)根据神经网络输出的每个像素属于着色线条的似然概率，计算最终的图像重新着色结果。