[发明专利]一种基于卷积神经网络的灰度图像彩色化方法有效
| 申请号： | 201910877865.9 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110675462B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 贾大功;秦耀泽;张红霞;刘铁根;吴子祺 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 张金亭 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的灰度图像彩色化方法，建立卷积神经网络，将灰度图像转化为彩色图像；所述卷积神经网络的隐藏层包括多个连接层，每个连接层包括依次连接的卷积层、批量标准化层及组合型非线性激活函数层；所述组合型非线性激活函数层包括依次连接的非线性激活函数层、单通道卷积核层、批量标准化层及归一化层：所述组合型非线性激活函数层对卷积运算后的结果逐特征层进行非线性激活处理。本发明具有自动彩色化、适用场景大等优点，能够用较少的层数实现功能，彩色化的效果比传统的方法更好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 灰度 图像 彩色 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的灰度图像彩色化方法，其特征在于，建立卷积神经网络，将灰度图像转化为彩色图像；所述卷积神经网络的隐藏层包括多个连接层，每个连接层包括依次连接的卷积层、批量标准化层及组合型非线性激活函数层；所述组合型非线性激活函数层包括依次连接的非线性激活函数层、单通道卷积核层、批量标准化层及归一化层：所述组合型非线性激活函数层对卷积运算后的结果逐特征层进行非线性激活处理。/n
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