■彩色作業を自動化したのが新しい！

今までもモノクロ写真のカラー化は可能でしたが、人間の介入を必要としていました。今回早稲田大学が開発したシステムでは、自動でモノクロ画像をカラー化出来るということで、彩色作業の高速化や大幅なコストダウンが可能になりそうです。

どういったシステムかというと、対になった大量のモノクロ・カラー画像を用意し、色付の手がかりとなる特徴を機械学習させるという人工知能などで使われるディープラーニング技術を使用しています。

画像全体から判別される大域特徴と細部から判別される局所特徴を結びつけて判別し、大域特徴からは屋外・屋内＿昼・夜などの写真全体の情報を得て、局所特徴からは物体の持つ質感などからその部分にどのような彩色を行うのが適切かを推測します。

これらの組み合わせが、より状況にあった自然な色付けを人による介入を必要とせずに可能にしましたとのことです。

■彩色システムの概念

上図がディープネットワークモデルの構造図で、提案モデルは① 低レベル特徴ネットワーク（紫）、② 中レベル特徴ネットワーク（青）、③ 大域特徴ネットワーク（橙）、④ 色付けネットワーク（緑）の４つのネットワークから構成されているとのこと。

白黒画像が入力されるとモデルは入力画像の1/2サイズの彩度画像を出力します。この彩度画像を2倍にスケーリングし、入力画像と統合することでカラー画像が生成されます。

ちなみに私にはサッパリ分かりません！

Reported by 正隆