[發明專利]圖片中多目標區域的上色方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201810717335.3
• 申請日: 2018-07-03
• 公開（公告）號: CN108921916B
• 公開（公告）日: 2022-09-16
• 發明（設計）人: 葉武劍;陳浩文;劉怡俊;張子文;翁韶偉
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06T11/40
• 分類號: G06T11/40;G06T7/11;G06N3/04
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 羅滿

本申請公開了一種圖片中多目標區域的上色方法、裝置、設備及存儲介質，該方法包括：對待上色圖片進行灰度化處理，得到灰度圖；選取對待上色圖片進行不同顏色設計的多個色彩標準圖；通過選取的多個色彩標準圖分別對灰度圖進行上色；識別并分割出經上色后的多個目標區域；將分割后的多個目標區域融合到待上色圖片相應的位置。本申請利用多個已有的顏色協調的色彩標準圖片對待上色圖片中的多個目標區域進行上色，改變待上色圖片中的多個目標區域的顏色信息，節省了大量的時間，還能讓圖片的色彩不過于單調，實現上色的多樣性和靈活性，滿足不同的設計需求。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，特別是涉及一種圖片中多目標區域的上色方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

在海報、宣傳單等設計中，往往需要對一個畫面的多個物體進行色彩的設計，而對一個物體進行色彩的設計并不是純粹地進行純色彩的更替，還必須考慮物體各個部件之間的顏色是否協調，若讓設計師手動的設計物體的各個部件的顏色則需要花費大量的時間。

目前，已有對整張灰度圖進行上色的技術，例如通過給定一張彩色圖，該彩色圖的顏色信息由全局直方圖和飽和度定義，使用Lab色彩模型通過雙線性差值將色彩調整為四分之一的分辨率在量化的ab空間中編碼每個像素并且在空間上進行平均來計算彩色圖的全局直方圖，通過轉換彩色圖到HSV色彩空間，然后在空間上平均飽和度來計算飽和度，最后將計算出的全局直方圖和飽和度融入到上色的網絡中，網絡將彩色圖的顏色信息應用到整張灰度圖上。這樣的方法不能自由地決定圖片中某一物體的顏色，對圖片的色彩設計不夠靈活。

因此，如何實現對圖片的多個目標進行不同顏色的設計，是本領域技術人員亟待解決的技術問題。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種圖片中多目標區域的上色方法、裝置、設備及存儲介質，可以利用多個已有的顏色協調的色彩標準圖片對圖片的多個目標進行不同顏色的設計。其具體方案如下：

一種圖片中多目標區域的上色方法，包括：

對待上色圖片進行灰度化處理，得到灰度圖；

選取對所述待上色圖片進行不同顏色設計的多個色彩標準圖；

通過選取的多個所述色彩標準圖分別對所述灰度圖進行上色；

識別并分割出經上色后的多個目標區域；

將分割后的多個目標區域融合到所述待上色圖片相應的位置。

優選地，在本發明實施例提供的上述圖片中多目標區域的上色方法中，通過選取的多個所述色彩標準圖分別對所述灰度圖進行上色，具體包括：

訓練用于上色的卷積神經網絡和用于獲取色彩信息的目標網絡；

把所述待上色圖片和所述灰度圖輸入到所述卷積神經網絡中訓練；

將選取的多個所述色彩標準圖輸入到所述目標網絡，獲取所述色彩標準圖的色彩信息并輸入到所述卷積神經網絡中訓練；

計算損失函數，直到所述卷積神經網絡輸出帶所述色彩信息的多個色彩圖。

優選地，在本發明實施例提供的上述圖片中多目標區域的上色方法中，所述卷積神經網絡包括十個卷積層；前三個所述卷積層用于下采樣；后三個所述卷積層用于上采樣；

所述目標網絡包括四個卷積層；所述目標網絡的輸出添加至所述卷積神經網絡的第四個卷積層中。

優選地，在本發明實施例提供的上述圖片中多目標區域的上色方法中，識別并分割出經上色后的多個目標區域，具體包括：

通過Mask R-CNN網絡識別和分割出經上色后的多個目標區域。