<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">dt</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Цифровая трансформация</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Digital Transformation</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2522-9613</issn><issn pub-type="epub">2524-2822</issn><publisher><publisher-name>Educational Establishment “Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics”</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.38086/2522-9613-2020-2-58-64</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">dt-516</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>TECHNICAL SCIENCES</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Автоматическая колоризация изображений на основе свёрточных нейронных сетей</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Automatic Image Colorization Based on Convolutional Neural Networks</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-7189-7378</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Серебряная</surname><given-names>Л. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Serebryanaya</surname><given-names>L. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры программного обеспечения информационных технологий.</p><p>Ул. П. Бровки, д. 6, 220013, Минск</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Candidate of Sciences (Technology), Associate Professor, associate professor of Information Technologies Software Department.</p><p>6 P. Brovka st., 220013, Minsk</p></bio><email xlink:type="simple">L_silver@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-1531-047X</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Потараев</surname><given-names>В. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Potaraev</surname><given-names>V. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>М. т. н., аспирант кафедры программного обеспечения информационных технологий.</p><p>Ул. П. Бровки, д. 6, 220013, Минск</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Master of Science (Technology) , Ph.D. Student of Information Technologies Software Department.</p><p>6 P. Brovka st., 220013, Minsk</p></bio><email xlink:type="simple">vic229@rambler.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники</institution></aff><aff xml:lang="en"><institution>Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics</institution></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2020</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>11</day><month>07</month><year>2020</year></pub-date><volume>0</volume><issue>2</issue><fpage>58</fpage><lpage>64</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Серебряная Л.В., Потараев В.В., 2020</copyright-statement><copyright-year>2020</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Серебряная Л.В., Потараев В.В.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Serebryanaya L.V., Potaraev V.V.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://dt.bsuir.by/jour/article/view/516">https://dt.bsuir.by/jour/article/view/516</self-uri><abstract><p>Аннотация. Выполнен анализ методов и средств колоризации изображений. Обоснован выбор модели искусственной нейронной сети для обработки графической информации. Сформулирована задача автоматической колоризации произвольных изображений. Приведены исходные данные, условия и ограничения, необходимые для модели колоризации. В результате классификации изображений получен набор гиперколонок нейронной сети для каждого обрабатываемого изображения. Создана модель колоризации, которая позволяет по набору гиперколонок определить цвет каждого пикселя изображения. Данная модель состоит из двух связанных между собой частей: классификатора и колоризатора. Классификатор основан на использовании свёрточной нейронной сети, а колоризатор - на использовании хеш-таблицы, хранящей соответствие гиперколонок и цветов. Предложен алгоритм применения данной модели для колоризации изображений. Выполнено сравнение результата колоризации для разработанной и существующей моделей. Создано программное средство, которое позволяет осуществлять обучение различных нейронных сетей и колоризацию графической информации. Эксперименты показали, что разработанная модель достаточно корректно определяет цвет изображения. Предложенный алгоритм позволяет использовать свёрточную нейронную сеть для раскрашивания черно-белых изображений, цветокоррекции цветных рисунков и др.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Analysis of methods and tools for image colorization was performed. It was explained why artificial neural network model was chosen for graphics information processing. The task of automatic colorization of arbitrary images was formulated. Initial data, conditions and constraints necessary for colorization model are listed. As a result of text classification, set of neural network hypercolumns was retrieved for each image processed. Colorization model was created which allows to determine color of each pixel based on hypercolumns set. In fact, this model consists of two related parts: classifier and colorizer. Classifier is based on using convolutional neural network, and colorizer is based on hash table which stores mapping of hypercolumns and colors. Algorythm of using this model for image colorization is proposed. Comparison of colorization results for developed and existing models was performed. Software tool was created which allows to perform learning of different neural networks and colorization of graphical information. Experiments shown that developed model determines image color quite correctly. Proposed algorithm allows to use convolutional neural network for colorizing black-and-white images, for color correction of pictures, etc.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>искусственная нейронная сеть</kwd><kwd>свёртка</kwd><kwd>классификация данных</kwd><kwd>колоризация изображений</kwd><kwd>гиперколонки</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>artificial neural network</kwd><kwd>convolution</kwd><kwd>data classification</kwd><kwd>image colorization</kwd><kwd>hypercolumns</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Vieira, A. Introduction to deep learning business applications for developers / A.Vieira, B.Ribeiro. - New York: Apress, 2018. - 343 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">A. Vieira, B. Ribeiro. Introduction to deep learning business applications for developers. New York: Apress, 2018. 343 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Николенко, С. И. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей / С. И. Николенко, А. А. Кадурин, Е. В. Архангельская. - СПб.: Питер, 2018. - 480 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">S. Nikolenko, A. Kadurin, E. Arhangelskaya. Glubokoe obuchenie. Pogruzhenie v mir nejronnyh setej [Deep learning. Immersion in the world of neural networks]. SPb.: Piter, 2018. 480 p. (in Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks [Electronic resource]. - Mode of access: https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/. - Date of access: 20.04.2020.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks. Available at: https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/ (accessed: 20.04.2020).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Behnke, S. Hierarchical Neural Networks for Image Interpretation / S. Behnke. - Berlin: Springer, 2003. - 227 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">S. Behnke. Hierarchical Neural Networks for Image Interpretation. Berlin: Springer, 2003. 227 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Automatic Colorization [Electronic resource]. - Mode of access: https://tinyclouds.org/colorize/. - Date of access: 20.04.2020.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Automatic Colorization. Available at: https://tinyclouds.org/colorize/ (accessed: 20.04.2020).</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
