Колоризации объектов на изображениях на основе цветовой маркировки
- 1 к.т.н, доцент, кафедра «Радиоэлектронные системы», Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса (г. Шахты)
- 2 д.т.н, проректор по науч. работе, профессор, кафедра «Радиоэлектронные системы», Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса (г. Шахты)
- 3,4 студент, кафедра «Радиоэлектронные системы», Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса (г. Шахты)
Аннотация
Рассмотрен метод преобразования изображения, представленного в градации серого, в цветное путем решения задачи колоризации; показаны результаты сравнительных исследований полуавтоматического метода колоризации и автоматического метода колоризации на основе спектральных преобразований, а также результаты решения задачи раскрашивания различными методами колоризации на основе набора тестовых изображений; приведены сравнительные характеристики восстановления значений каналов цветности в цветовом пространстве RGB на основе обработки набора тестовых изображений, которые показывают преимущества использования методов колоризации на основе введения цветовых маркировок.
Для цитирования
Шерстобитов А.И., Марчук В.И., Приходченко В.А., Струков К.М. Колоризации объектов на изображениях на основе цветовой маркировки // Нелинейный мир. 2012. № 11. С. 790–795.
Список источников
- Варламов А.Д.Восстановление цвета полутоновых изображений нейронной сетью. 2010.
- AnatLevin, DaniLischinski, YairWeiss.ColorizationusingOptimization. М. 2007.
- Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера. 2005.
- Zomet A., Peleg S. Multi-sensor super resolution // Proceedings of the IEEE Workshop on Applications of Computer Vision. 2002.
- Welsh T., Ashikhmin M., Mueller K. Transferring Color to Greyscale Images // IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security. 2007. P. 1 - 4.