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针对传统颜色迁移算法在处理图像时存在颜色误传递,色彩不够自然等问题,提出一种基于密集连接生成对抗网络的图像颜色迁移方法。在训练过程中,训练生成网络生成颜色迁移图像。生成网络中的编码层利用密集连接网络跨层连接的优点促进颜色特征重用,加快网络的收敛速度,同时在转换层采用3层残差模块代替原始的两层残差模块更好地组合图像的不同特征。训练判别网络使其辨别原图像与生成的迁移图像间的差别。本文判别网络中用-log函数计算模型损失,加快训练初期更新速度。实验结果表明,与同类模型相比,本文方法结果图像保留更多细节,且