Kolorizace černobílých obrazů s využitím neuronových sítí

Abstract

Automatické obarvovaní šedotónových obrázků se v posledních letech stalo více zkoumanou oblastí, zejména díky rozšířenému používání hlubokých konvolučních neuronových sítí. Cílem této práce je pokusit se aplikovat tuto metodu na automatické obarvování snímků kresleného seriálu. Předchozí výzkum v této oblasti se zaměřoval především na obarvovaní přirozených obrázků a fotografií. Kreslené seriály se tradičně obarvují metodami, které vyžadují lidskou asistenci. V této práci je navrženo plně automatické řešení, k dosažení kterého používáme dvě různé architektury konvoluční sítě trénované za použití různých chybových funkcí. Trénované varianty porovnáváme na základě získaných výsledků jako jednotlivé obrázky i videosekvence.

Colorization of grayscale images has become a more researched area in the recent years, thanks to the advent of deep convolutional neural networks. We attempt to apply this concept to colorization of cartoon images obtained from video sequences. Previous similar research focused mainly colorization of natural images, while colorization of cartoons is traditionally done by leveraging manual scribble methods. Our proposed method is a fully automated process. To implement it, we propose and compare two distinct convolutional neural network architectures trained under various loss functions. We aim to compare each variant based on results obtained as individual images and videos.