结合细粒度自注意力的实例图像着色

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摘 要：尽管基于深度学习的图像着色方法已取得显著效果，但仍存在冗余色斑、着色暗淡和颜色偏差三个问题。为此，提出了一种结合细粒度自注意力（fine-grain self-attention，FGSA）的实例图像着色方法。具体地，首先将提取的特征图分为颜色和空间位置，并结合两者拟合提高颜色和图像空间位置的对应关系，以缓解冗余色斑；其次，受光学摄影HDR原理的启发，利用感受野小的卷积核增强或抑制图像的颜色特征，并结合softmax对特征进行动态映射，从而提高对比度，缓解着色暗淡的问题；最后，组合不同的非线性基函数，增加网络对非线性颜色的表达，拟合出最接近真实图像的颜色分布，以解决颜色偏差。（剩余22926字）