研究目的
探索深度神经网络在图像去色中的应用，并提出一种保持感知效果的彩色转灰度优化方法。
研究成果
基于深度神经网络的优化方法在图像去色过程中有效保持了感知效果，相比现有方法取得了更优的量化评分和主观质量。未来工作将结合前馈式图像转换与基于优化的方法以提升图像生成效果。
研究不足
该方法在内容信息不丰富的图像边缘可能产生伪影，且难以处理色盲测试图等非自然图像，因为深度神经网络在此类情况下无法提取有效感知。
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理大会(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理大会(ICIP) - 感知保持的图像去色方法
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理大会(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理大会(ICIP) - 感知保持的图像去色方法
DOI：10.1109/ICIP.2018.8451303
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
去色是将彩色图像转换为灰度图像的基本工具，广泛应用于数字印刷、风格化黑白摄影及众多单通道图像处理场景。近期研究聚焦于尽可能保留有意义的视觉特征与色彩对比度。本文探究如何利用深度神经网络实现去色，并提出一种以感知保持为目标的优化方法。该系统基于人类视觉感知，通过深度表征提取内容信息，自动为去色过程选择适配的灰度值。评估实验验证了所提方法的有效性。
作者：
Bolun Cai，Xiangmin Xu，Xiaofen Xing
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