領域分割と参考画像を用いたグレースケール画像のカラリゼーション

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS1-3

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Colorization Method for Grayscale Image by Color Transfer Based on Image Segmentation

著者名: 久永 学実（鹿児島工業高等専門学校）,古川 翔大（鹿児島工業高等専門学校）

著者名(英語): Manami HISANAGA (National Institute of Technology, Kagoshima College),Shota FURUKAWA (National Institute of Technology, Kagoshima College)

キーワード: グレースケール画像|領域分割|カラリゼーション|着色|grayscale image|segmentation|colorization|coloring

要約(日本語): 歴史的な資料として残存している画像は，その多くがグレースケール画像である．一般的なグレースケール画像は，色を表現することができない．したがってグレースケール画像から，人物の表情やオブジェクトは確認できるものの，服の色合いや風景の様子などは確認することができない．このようなグレースケール画像を着色する手法としてカラリゼーションがある．本研究では，入力画像と参考画像に対て，領域分割を行い，マッチングの精度を向上させることで，グレースケール画像の自然な着色を試みる．実験では，複数の画像に対して，従来手法と提案手法を適用し，その性能を評価し，実験の結果から提案手法の有効性を確認した．