[发明专利]一种基于改进残差网络的图像半色调方法、系统及介质在审
| 申请号： | 202310857834.3 | 申请日： | 2023-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN116934618A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 刘登峰;陈世海;郭文静;郭虓赫;付玄辉;柴志雷;吴秦;陈璟;王宁;周浩杰 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 张荣 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进残差网络的图像半色调方法、系统及介质，包括以下步骤：步骤S1：获取图像数据集，划分为训练集和测试集；步骤S2：将所述训练集输入到HalfResNet网络模型进行训练，其中所述HalfResNet网络模型是基于ResNet网络模型进行改进的；步骤S3：训练完成后得到权重参数，将所述权重参数加载至所述HalfResNet网络模型中，针对待处理的图像，运行HalfResNet网络模型可以得到与其对应的伪半色调图像，所述伪半色调图像经过筛选处理输出高质量半色调图像。本发明将深度学习模型与半色调图像相结合，生成的半色调图像能够保持较好的结构细节的同时，极大地提高了处理效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 网络 图像 色调 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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