Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Brskanje
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Barvanje črnobelih slik z globokimi modeli
ID
Godec, Primož
(
Avtor
),
ID
Zupan, Blaž
(
Mentor
)
Več o mentorju...
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(35,28 MB)
MD5: F3A069A777A4075A4B1A1209933B0759
PID:
20.500.12556/rul/5336a0a3-0af5-4394-b51f-6832d39fcaeb
Galerija slik
Izvleček
Barvna fotografija je prišla v vsakdanjo uporabo šele v zadnjih 50 letih, zato so razni arhivi polni črno-belih fotografij, katere bi njihovi lastniki radi obarvali. V ta namen so bili razviti različni algoritmični pristopi. V disertaciji predstavljamo nekaj novih avtomatskih pristopov za barvanje črno-belih slik in videov, ki so osnovani na strojnem učenju in konvolucijskih nevronskih mrežah. Pristope primerjamo s pristopi iz sorodnih del in jih preizkusimo na starih črno-belih slikah. Iz rezultatov je razvidno, da naši pristopi dosegajo kvaliteto barvanja pristopov iz sorodnih del. Naš nov pristop, ki obarva slike po delih, pa izboljša barvanje slik velikosti, ki so različne od tistih, na katerih je bila mreža naučena. Ta pristop je tudi naučen hitreje kot obstoječi pristopi, ki za barvanje uporabljajo celotne slike.
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
umetna inteligenca
,
strojno učenje
,
globoke nevronske mreže
,
barvanje črno-belih slik
Vrsta gradiva:
Magistrsko delo/naloga
Organizacija:
FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:
2017
PID:
20.500.12556/RUL-94553
Datum objave v RUL:
04.09.2017
Število ogledov:
2389
Število prenosov:
929
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Objavi na:
Sekundarni jezik
Jezik:
Angleški jezik
Naslov:
Deep models for image coloring
Izvleček:
Since the color photography came into everyday use in the last fifty years our grandparents are still owning many black and white photographs which we would like to colorize. Researchers are therefore encouraged to develop algorithmic approaches for black and white photographs and video colorization. We have developed a set of automatic approaches based on the machine learning and neural networks, which are using regression and classification. We compared them with approaches from related work. Our approaches reach the quality of colorization comparable to those from related works. Our new approach on image parts improves colorization of images which size is different from those from the training set. This approach is also faster in training than existing approaches that uses full images for learing.
Ključne besede:
umetna inteligenca
,
strojno učenje
,
globoke nevronske mreže
,
barvanje črno-belih slik
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Nazaj