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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 313 - 319 (7page)
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We propose a post-processing algorithm to improve the quality of the RGB image generated by deep learning based colorization from the gray-scale image of an infrared camera. Wavelet fusion is used to generate a new luminance component of the RGB image luminance component from the deep learning model and the luminance component of the infrared camera. PSNR is increased for all experimental images by applying the proposed algorithm to RGB images generated by two deep learning models of SegNet and DCGAN. For the SegNet model, the average PSNR is improved by 1.3906dB at level 1 of the Haar wavelet method. For the DCGAN model, PSNR is improved 0.0759dB on the average at level 5 of the Daubechies wavelet method. It is also confirmed that the edge components are emphasized by the post-processing and the visibility is improved.
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Mengchi He / 2014 / A Fast Colorization Algorithm for Infrared Video / Proceedings of International Conference on Life System Modeling and Simulation and International Conference on Intelligent Computing for Sustainable Energy and Environment :282~292
Patricia L. Suarez / 2017 / Infrared Image Colorization based on a Triplet DCGAN Architecture / Proceedings of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Workshop :212~217
Matthias Limmer / 2016 / Infrared Colorization Using Deep Convolutional Neural Networks / Proceedings of IEEE Machine Learning and Applications :61~68
Richard Zhang / 2016 / Colorful Image Colorization / Proceedings of European Conference on Computer Vision :649~666
Choi Hyun / 2018 / Colorization Based on SegNet Architecture and Post-processing Using Wavelet Fusion
Patricia L. Suarez / 2017 / Infrared Image Colorization based on a Triplet DCGAN Architecture / Proceedings of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Workshop :212~217
Matthias Limmer / 2016 / Infrared Colorization Using Deep Convolutional Neural Networks / Proceedings of IEEE Machine Learning and Applications :61~68
Richard Zhang / 2016 / Colorful Image Colorization / Proceedings of European Conference on Computer Vision :649~666
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