基于有限数据多尺度目标学习的图像着色方法及其系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202210860392.3
IPC分类号：G06V10/56;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/75;G06V10/82;G06N3/04
申请日期：
2022-07-21
申请人：
西北工业大学;昆明物理研究所

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于有限数据多尺度目标学习的图像着色方法及其系统
申请号	CN202210860392.3	申请日期	2022-07-21
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2022-09-23	公开/公告号	CN115100435A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06V10/56	IPC分类号	G;0;6;V;1;0;/;5;6;;;G;0;6;V;1;0;/;7;7;4;;;G;0;6;V;1;0;/;7;7;6;;;G;0;6;V;1;0;/;7;5;;;G;0;6;V;1;0;/;8;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	西北工业大学;昆明物理研究所	申请人地址	陕西省西安市友谊西路127号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西北工业大学,昆明物理研究所	当前权利人	西北工业大学,昆明物理研究所
发明人	郭哲;郭号洁;程宏昌;杨晔;张智博
代理机构	西安正华恒远知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	陈选中

摘要

本发明公开了一种基于有限数据多尺度目标学习的图像着色方法及其系统，包括S1利用特征记忆模块构建空间特征和颜色特征；S2根据所述空间特征和所述颜色特征，利用生成器对训练图像的灰度图像进行处理，得到着色图像；S3利用判别器对所述着色图像和所述训练图像进行判别，得到判别结果；S4根据所述判别结果，利用融合损失函数，对所述生成器和所述判别器进行训练，得到训练好的生成器和训练好的判别器；S5将测试图像的灰度图像输入至所述训练好的生成器中，得到测试图像的着色图像。本发明能够有效解决现有技术受制于训练数据规模、不能有效区分小目标区域颜色边界的问题。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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