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本研究では,ディープネットワークを用いて白黒画像をカラー画像に自動変換する手法を提案する。

提案手法では,画像の大域特徴と局所特徴を考慮した新たな畳込みネットワークモデルを用いることで,画像全体の構造を考慮した自然な色付けを行うことができる。

提案モデルにおいて,大域特徴は画像全体から抽出され,局所特徴はより小さな画像領域から計算される。これらの特徴は“結合レイヤ”によって一つに統合され、色付けネットワークに入力される。

model

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▲トップのモノクロ画像が...

このモデル構造は入力画像のサイズが固定されず、どんなサイズの画像でも入力として用いることができる。また、モデルの学習のために既存の大規模な画像分類のデータセットを利用し、それぞれの画像の色とラベルを同時に学習に用いることで、効果的に大域特徴を学習できるようにしている。

提案手法により、100年前の白黒写真など、様々な画像において自然な色付けを実現できる。色付けの結果はユーザテストによって評価し。約90%の色付け結果が自然であるという回答が得られた。 

(他画像、詳細等はソース元をご確認下さい)

ソース:
ディープネットワークを用いた大域特徴と局所特徴の学習に... - 早稲田大学 





3: 名無しのひみつ@\(^o^)/ 2016/04/29(金) 18:04:02.96 ID:L4FH2tkv.net
大量に教師データ画像食わせて
コンテキストを学習するってところは想像できる

そうすると特定の範囲のパーツが何であるかを推定できるから
着色できるってことかな

5: 名無しのひみつ@\(^o^)/ 2016/04/29(金) 18:40:53.13 ID:/0vIizWf.net
要は映っているものが何であるかを認識できるかどうかだろうけど
90%以上が自然に見えるくらい当たってるってことだな

10: 名無しのひみつ@\(^o^)/ 2016/04/29(金) 19:23:45.94 ID:wmHNoZ/n.net
元記事読んでないけどこれを恐竜の白黒復元画とか電子顕微鏡画像やAFM画像や単波長で撮られた宇宙の某とかに適用するとどういう絵が出来上がるんだろう

17: 名無しのひみつ@\(^o^)/ 2016/04/29(金) 20:46:11.14 ID:cSRh1WaZ.net
すげー
映像の世紀に出てくるような動画をカラーに出来ちゃったりするんかね

18: 名無しのひみつ@\(^o^)/ 2016/04/29(金) 20:53:59.54 ID:Mxj3F0aY.net
>>17
とっくにやっとるが

22: 名無しのひみつ@\(^o^)/ 2016/04/29(金) 21:38:28.74 ID:E3UvImVl.net
トヨタ技術研究所(シカゴ)とシカゴ大学もなんか似たようなことやってんだ。

もうじき、往年の白黒映画が自動でカラーに出来そうで良いな。

25: 名無しのひみつ@\(^o^)/ 2016/04/29(金) 23:22:59.66 ID:drRdnEl/.net
Deep Neural Network

9: 名無しのひみつ@\(^o^)/ 2016/04/29(金) 19:05:09.71 ID:Hb+G21ib.net
この技術を応用して画像の高解像度化も進むかな


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