Zeitschriftenartikel zum Thema „Automatic Colorization“
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Aoki, Terumasa, und Van Nguyen. „Global Distribution Adjustment and Nonlinear Feature Transformation for Automatic Colorization“. Advances in Multimedia 2018 (2018): 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2018/1504691.
Der volle Inhalt der QuelleAlam khan, Sharique, und Alok Katiyar. „Automatic colorization of natural images using deep learning“. YMER Digital 21, Nr. 05 (20.05.2022): 946–51. http://dx.doi.org/10.37896/ymer21.05/a6.
Der volle Inhalt der QuellePrasanna, N. Lakshmi, Sk Sohal Rehman, V. Naga Phani, S. Koteswara Rao und T. Ram Santosh. „AUTOMATIC COLORIZATION USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS“. International Journal of Computer Science and Mobile Computing 10, Nr. 7 (30.07.2021): 10–19. http://dx.doi.org/10.47760/ijcsmc.2021.v10i07.002.
Der volle Inhalt der QuelleNetha, Guda Pranay, M. S. S. Manohar, M. Sai Amartya Maruth und Ganjikunta Ganesh Kumar. „Colourization of Black and White Images using Deep Learning“. International Journal of Computer Science and Mobile Computing 11, Nr. 1 (30.01.2022): 116–21. http://dx.doi.org/10.47760/ijcsmc.2022.v11i01.014.
Der volle Inhalt der QuelleFarella, Elisa Mariarosaria, Salim Malek und Fabio Remondino. „Colorizing the Past: Deep Learning for the Automatic Colorization of Historical Aerial Images“. Journal of Imaging 8, Nr. 10 (01.10.2022): 269. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging8100269.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Min, und YouDong Ding. „Fully automatic image colorization based on semantic segmentation technology“. PLOS ONE 16, Nr. 11 (30.11.2021): e0259953. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0259953.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Shiguang, und Xiang Zhang. „Automatic grayscale image colorization using histogram regression“. Pattern Recognition Letters 33, Nr. 13 (Oktober 2012): 1673–81. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2012.06.001.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Zhitong, Nanxuan Zhao und Jing Liao. „UniColor“. ACM Transactions on Graphics 41, Nr. 6 (30.11.2022): 1–16. http://dx.doi.org/10.1145/3550454.3555471.
Der volle Inhalt der QuelleFurusawa, Chie. „2-1 Colorization Techniques for Manga and Line Drawings; Comicolorization: Semi-Automatic Manga Colorization“. Journal of The Institute of Image Information and Television Engineers 72, Nr. 5 (2018): 347–52. http://dx.doi.org/10.3169/itej.72.347.
Der volle Inhalt der QuelleSugumar, S. J. „Colorization of Digital Images: An Automatic and Efficient Approach through Deep learning“. Journal of Innovative Image Processing 4, Nr. 3 (16.09.2022): 183–94. http://dx.doi.org/10.36548/jiip.2022.3.006.
Der volle Inhalt der QuelleSerebryanaya, L. V., und V. V. Potaraev. „Automatic Image Colorization Based on Convolutional Neural Networks“. Digital Transformation, Nr. 2 (11.07.2020): 58–64. http://dx.doi.org/10.38086/2522-9613-2020-2-58-64.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Zuyu, Yan Li und Byeong-Seok Shin. „Robust Medical Image Colorization with Spatial Mask-Guided Generative Adversarial Network“. Bioengineering 9, Nr. 12 (22.11.2022): 721. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering9120721.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Yeongseop, und Seongjin Lee. „Automatic Colorization of Anime Style Illustrations Using a Two-Stage Generator“. Applied Sciences 10, Nr. 23 (04.12.2020): 8699. http://dx.doi.org/10.3390/app10238699.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Zhiyuan, Yi Yu, Daqun Li, Yuanyuan Wan und Mingyang Li. „Colorful Image Colorization with Classification and Asymmetric Feature Fusion“. Sensors 22, Nr. 20 (20.10.2022): 8010. http://dx.doi.org/10.3390/s22208010.
Der volle Inhalt der QuelleAttea, Bara'a Ali, und Sana'a Khudayer Jaddwa Al-Janaby. „A FULLY AUTOMATIC GENETIC APPROACH FOR GRAYSCALE IMAGE COLORIZATION“. Journal of Engineering 12, Nr. 02 (01.06.2006): 237–45. http://dx.doi.org/10.31026/j.eng.2006.02.05.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Jiangning, Chao Xu, Jian Li, Yue Han, Yabiao Wang, Ying Tai und Yong Liu. „SCSNet: An Efficient Paradigm for Learning Simultaneously Image Colorization and Super-resolution“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 3 (28.06.2022): 3271–79. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i3.20236.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Yeongseop, und Seongjin Lee. „Service Platform for Serving Line-art Automatic Colorization Model“. TRANSACTION OF THE KOREAN INSTITUTE OF ELECTRICAL ENGINEERS P 71, Nr. 1 (31.03.2022): 41–47. http://dx.doi.org/10.5370/kieep.2022.71.1.41.
Der volle Inhalt der QuelleAbbadi, Nidhal K. El, und Eman Saleem Razaq. „Automatic gray images colorization based on lab color space“. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 18, Nr. 3 (01.06.2020): 1501. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v18.i3.pp1501-1509.
Der volle Inhalt der QuelleHaji-Esmaeili, Mohammad Mahdi, und Gholamali Montazer. „Automatic Colorization of Grayscale Images Using Generative Adversarial Networks“. Signal and Data Processing 16, Nr. 1 (01.05.2019): 57–74. http://dx.doi.org/10.29252/jsdp.16.1.57.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Changjian, Yi Xu und Xiaokang Yang. „User tailored colorization using automatic scribbles and hierarchical features“. Digital Signal Processing 87 (April 2019): 155–65. http://dx.doi.org/10.1016/j.dsp.2019.01.021.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Wei, Chao-Wei Fang und Guan-Bin Li. „Automatic Colorization with Improved Spatial Coherence and Boundary Localization“. Journal of Computer Science and Technology 32, Nr. 3 (Mai 2017): 494–506. http://dx.doi.org/10.1007/s11390-017-1739-6.
Der volle Inhalt der QuelleSchmitt, M., L. H. Hughes, M. Körner und X. X. Zhu. „COLORIZING SENTINEL-1 SAR IMAGES USING A VARIATIONAL AUTOENCODER CONDITIONED ON SENTINEL-2 IMAGERY“. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-2 (30.05.2018): 1045–51. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-2-1045-2018.
Der volle Inhalt der QuellePetre, Cosmin-Gheorghe, und Stefan Trausan-Matu. „Automatic black and white image colorization using generative adversarial networks“. International Joural of User-System Interaction 13, Nr. 2 (2020): 110–20. http://dx.doi.org/10.37789/ijusi.2020.13.2.4.
Der volle Inhalt der QuelleOthman, Omar Abdulwahhab, Sait Ali Uymaz und Betül Uzbaş. „Automatic Black & White Images colorization using Convolutional neural network“. Academic Perspective Procedia 2, Nr. 3 (22.11.2019): 1189–95. http://dx.doi.org/10.33793/acperpro.02.03.131.
Der volle Inhalt der QuellePoterek, Quentin, Pierre-Alexis Herrault, Grzegorz Skupinski und David Sheeren. „Deep Learning for Automatic Colorization of Legacy Grayscale Aerial Photographs“. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 13 (2020): 2899–915. http://dx.doi.org/10.1109/jstars.2020.2992082.
Der volle Inhalt der QuelleSalmona, Antoine, Lucía Bouza und Julie Delon. „DeOldify: A Review and Implementation of an Automatic Colorization Method“. Image Processing On Line 12 (05.09.2022): 347–68. http://dx.doi.org/10.5201/ipol.2022.403.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Bo, Yu-Kun Lai und Paul L. Rosin. „Example-based image colorization via automatic feature selection and fusion“. Neurocomputing 266 (November 2017): 687–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2017.05.083.
Der volle Inhalt der QuelleBartenyev, Oleg V., und Emil R. Salakhutdinov. „Sketch Colorization Based on Generative-Adversarial Neural Networks“. Vestnik MEI, Nr. 1 (2022): 120–29. http://dx.doi.org/10.24160/1993-6982-2022-1-120-129.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Bo, Yu-Kun Lai, Matthew John und Paul L. Rosin. „Automatic Example-Based Image Colorization Using Location-Aware Cross-Scale Matching“. IEEE Transactions on Image Processing 28, Nr. 9 (September 2019): 4606–19. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2019.2912291.
Der volle Inhalt der QuelleOishi, Shuji, und Ryo Kurazume. „Manual/automatic colorization for three-dimensional geometric models utilizing laser reflectivity“. Advanced Robotics 28, Nr. 24 (17.12.2014): 1637–51. http://dx.doi.org/10.1080/01691864.2014.968616.
Der volle Inhalt der QuelleChybicki, Mariusz, Wiktor Kozakiewicz, Dawid Sielski und Anna Fabijańska. „Deep cartoon colorizer: An automatic approach for colorization of vintage cartoons“. Engineering Applications of Artificial Intelligence 81 (Mai 2019): 37–46. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2019.02.006.
Der volle Inhalt der QuelleAmbadkar, Tanmay, und Jignesh S. Bhatt. „A Simple Fast Resource-efficient Deep Learning for Automatic Image Colorization“. Color and Imaging Conference 31, Nr. 1 (13.11.2023): 126–31. http://dx.doi.org/10.2352/cic.2023.31.1.24.
Der volle Inhalt der QuelleLuo, Hui, und Qiang Zeng. „Study on the Application of Visual Communication Design in APP Interface Design in the Context of Deep Learning“. Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (20.06.2022): 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9262676.
Der volle Inhalt der QuelleAlrubaie, Shymaa Akram, und Israa Mohammed Hassoon. „Support Vector Machine (SVM) for Colorization the Grayscale Image“. Al-Qadisiyah Journal for Engineering Sciences 13, Nr. 3 (30.09.2020): 207–14. http://dx.doi.org/10.30772/qjes.v13i3.658.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Hui, Wei Zeng, Guorong Xiao und Huabin Wang. „The Instance-Aware Automatic Image Colorization Based on Deep Convolutional Neural Network“. Intelligent Automation & Soft Computing 26, Nr. 4 (2020): 841–46. http://dx.doi.org/10.32604/iasc.2020.010118.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Shu-Chuan, und Aaron Ogata. „MixtureTree Annotator: A Program for Automatic Colorization and Visual Annotation of MixtureTree“. PLOS ONE 10, Nr. 3 (31.03.2015): e0118893. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0118893.
Der volle Inhalt der QuelleKoleini, Mina, S. Amirhassan Monadjemi und Payman Moallem. „Automatic black and white film colorization using texture features and artificial neural networks“. Journal of the Chinese Institute of Engineers 33, Nr. 7 (November 2010): 1049–57. http://dx.doi.org/10.1080/02533839.2010.9671693.
Der volle Inhalt der QuelleTian, Nannan, Yuan Liu, Bo Wu und Xiaofeng Li. „Colorization of Logo Sketch Based on Conditional Generative Adversarial Networks“. Electronics 10, Nr. 4 (20.02.2021): 497. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10040497.
Der volle Inhalt der QuelleSeo, Chang Wook, und Yongduek Seo. „Seg2pix: Few Shot Training Line Art Colorization with Segmented Image Data“. Applied Sciences 11, Nr. 4 (05.02.2021): 1464. http://dx.doi.org/10.3390/app11041464.
Der volle Inhalt der QuelleTan, Cong, und Shaoyu Yang. „Automatic Extraction of Color Features from Landscape Images Based on Image Processing“. Traitement du Signal 38, Nr. 3 (30.06.2021): 747–55. http://dx.doi.org/10.18280/ts.380322.
Der volle Inhalt der QuelleViana, Monique Simplicio, Orides Morandin Junior und Rodrigo Colnago Contreras. „An Improved Local Search Genetic Algorithm with a New Mapped Adaptive Operator Applied to Pseudo-Coloring Problem“. Symmetry 12, Nr. 10 (14.10.2020): 1684. http://dx.doi.org/10.3390/sym12101684.
Der volle Inhalt der QuelleIbraheem, Baraa Qasim, Kassem Danach und Ahmad Ghandour. „Colorization of Black and White Images Using a Hybrid Deep Learning Framework“. International Research Journal of Innovations in Engineering and Technology 08, Nr. 05 (2024): 06–11. http://dx.doi.org/10.47001/irjiet/2024.805002.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Baoquan, Yiding Ping, Yao Lu und Chen Zhang. „Nighttime Cloud Cover Estimation Method at the Saishiteng 3850 m Site“. Universe 8, Nr. 10 (18.10.2022): 538. http://dx.doi.org/10.3390/universe8100538.
Der volle Inhalt der QuelleSufian, Maisarah Mohd, Ervin Gubin Moung, Mohd Hanafi Ahmad Hijazi, Farashazillah Yahya, Jamal Ahmad Dargham, Ali Farzamnia, Florence Sia und Nur Faraha Mohd Naim. „COVID-19 Classification through Deep Learning Models with Three-Channel Grayscale CT Images“. Big Data and Cognitive Computing 7, Nr. 1 (16.02.2023): 36. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc7010036.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Yeongseop, und Seongjin Lee. „Automatic Colorization of High-resolution Animation Style Line-art based on Frequency Separation and Two-Stage Generator“. TRANSACTION OF THE KOREAN INSTITUTE OF ELECTRICAL ENGINEERS P 69, Nr. 4 (31.12.2020): 275–83. http://dx.doi.org/10.5370/kieep.2020.69.4.275.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Junhao, Chunjing Yao, Hongchao Ma, Chen Qian und Jie Wang. „Automatic Point Cloud Colorization of Ground-Based LiDAR Data Using Video Imagery without Position and Orientation System“. Remote Sensing 15, Nr. 10 (19.05.2023): 2658. http://dx.doi.org/10.3390/rs15102658.
Der volle Inhalt der QuelleSrivastava, Kshitija, Saksham Gogia und G. Rohith. „An approach to pseudocoloring of grey scale image using deep learning technique“. Journal of Physics: Conference Series 2466, Nr. 1 (01.03.2023): 012030. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2466/1/012030.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Horng-Horng, Harshad Kumar Dandage, Keh-Moh Lin, You-Teh Lin und Yeou-Jiunn Chen. „Efficient Cell Segmentation from Electroluminescent Images of Single-Crystalline Silicon Photovoltaic Modules and Cell-Based Defect Identification Using Deep Learning with Pseudo-Colorization“. Sensors 21, Nr. 13 (23.06.2021): 4292. http://dx.doi.org/10.3390/s21134292.
Der volle Inhalt der QuelleBieda, I. „Scene Change Localization in a Video“. Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Series: Physics and Mathematics, Nr. 1 (2021): 57–62. http://dx.doi.org/10.17721/1812-5409.2021/1.6.
Der volle Inhalt der QuelleSong, Tianyu, Michael Sommersperger, The Anh Baran, Matthias Seibold und Nassir Navab. „HAPPY: Hip Arthroscopy Portal Placement Using Augmented Reality“. Journal of Imaging 8, Nr. 11 (06.11.2022): 302. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging8110302.
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