基于方向伪着色的图像边缘艺术增强与风格迁移
计算机视觉与模式识别
2019-06-20 v1
摘要
计算图像梯度是计算机视觉流程中的常见步骤。图像梯度量化了图像中边缘的幅值与方向，并用于为下游机器学习任务创建特征。通常，图像梯度以灰度图像表示。本文引入方向伪着色，一种以 deliberate 且连贯的方式为图像梯度着色的方法。通过用图像梯度方向对图像梯度幅值进行伪着色，我们可以增强图像边缘的视觉质量，并实现原始图像的艺术化变换。此外，我们提出一个简单的风格迁移流程，其从风格图像中学习颜色映射，然后通过方向伪着色技术将该颜色映射应用于为内容图像的边缘着色。算法与实验的代码见 https://github.com/shouvikmani/edge-colorizer。
引用
@article{arxiv.1906.07981,
title = {Artistic Enhancement and Style Transfer of Image Edges using Directional Pseudo-coloring},
author = {Shouvik Mani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.07981},
year = {2019}
}