Bài viết Tô màu cho ảnh xám dùng mạng nơ-ron tích chập xây dựng và đánh giá các mô hình tô màu khác nhau trên nhiều tập dữ liệu, dựa trên các tiêu chí về chất lượng ảnh. Kết quả thực nghiệm thể hiện sự hiệu quả của mô hình mạng residual trong bài toán tô màu. Đồng thời, bài viết còn cho thấy việc lựa chọn tập dữ liệu huấn luyện phù hợp sẽ góp phần xây dựng một mô hình tô màu hiệu quả. | ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG VOL. 18 NO. 7 2020 79 TÔ MÀU CHO ẢNH XÁM DÙNG MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BASED COLORIZATION Đồng Quốc Tranh Hồ Phước Tiến Trần Thị Minh Hạnh Trường Đại học Bách khoa Đại học Đà Nẵng hptien@ Tóm tắt - Tô màu cho ảnh xám có ý nghĩa quan trọng trong việc phục Abstract - Colorization is of great importance in restoring old gray hồi ảnh cũ và làm cho ảnh sinh động hơn. Gần đây với sự thành công pictures and making them more vivid. Thanks to the recent success của mạng nơ-ron nhiều lớp trong lĩnh vực thị giác máy tính mạng of deep neural networks in various problems of computer vision nơ-ron tích chập nhiều lớp cũng mang lại những kết quả tích cực đối deep convolutional neural network has also been proposed for với bài toán tô màu. Tuy nhiên các nghiên cứu trước đây thường tập colorization and has brought about promising results. Yet previous trung vào một tập dữ liệu nào đó và ít quan tâm đến sự tác động của works usually focus on some dataset and do not consider the các bộ dữ liệu khác nhau đến kết quả thu được. Bài báo này sẽ xây influence of training data. This paper builds and evaluates many dựng và đánh giá các mô hình tô màu khác nhau trên nhiều tập dữ colorization models on various datasets according to criteria of liệu dựa trên các tiêu chí về chất lượng ảnh. Kết quả thực nghiệm image quality. The experimental results show interesting thể hiện sự hiệu quả của mô hình mạng residual trong bài toán tô performance of residual networks in colorization. Moreover an màu. Đồng thời bài báo còn cho thấy việc lựa chọn tập dữ liệu huấn appropriate choice of training data may help to build an effective luyện phù hợp sẽ góp phần xây dựng một mô hình tô màu hiệu quả. colorization model. Từ khóa - Tô màu học sâu mạng residual chất lượng ảnh. Key words - Colorization convolutional neural network residual network image quality. 1. Giới thiệu bài toán tô màu thời sẽ giúp mô .
