Інформаційна технологія стилізації та колоризації зображень

O. H. Baybuz; M. H. Sydorova; A. D. Siniehina; Yu. D. Siniehina; O. V. Lapets

Інформаційна технологія стилізації та колоризації зображень

O. H. Baybuz, M. H. Sydorova, A. D. Siniehina, Yu. D. Siniehina, O. V. Lapets

Анотація

Розроблено інформаційну технологію стилізації та колоризації зображень з можливістю детального налаштування параметрів на основі застосування штучних згорткових нейронних мереж та підходу transfer learning. Запропоновано метод підвищення чіткості отримуваних після перетворення зображень.

Ключові слова

інформаційна технологія; стилізація зображень; колоризація; згорткові нейронні мережі; підвищення деталізації і чіткості зображень

Повний текст:

PDF

Посилання

Zhuang F. et al. A comprehensive survey on transfer learning. URL: http://arxiv.org/abs/1911.02685.

Gatys L. A., Ecker A. S., Bethge M. Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016. P. 2414–2423.

Bisht U., Patnaik T. Overview of Automatic Image Colorization Schemes. International Journal of Advanced Engineering and Global Technology. 2015. P. 1283–1287.

Simonyan K., Zisserman A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. International Conference on Learning Representations (ICLR). 2015. 14 p.

Gatys L. A., Bethge M., Hertzmann A., Shechtman E. Preserving Color in Neural Artistic Style Transfer. URL: https://arxiv.org/pdf/1606.05897.pdf

A. Makovetskii, Sergei Voronin An Efficient Algorithm for Total Variation Denoising. Communications in Computer and Information Science. 2017. P. 326–337.

Ronneberger O., Fischer P., Brox T. U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation. Proceedings of the Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. 2015. P. 234–241.