Coloración automatizada utilizando herramientas de Computer Vision para la restauración de imágenes históricas de la ciudad de Barranquilla

La colorización es la asignación de posibles colores a los objetos que componen la imagen en escala de grises de forma que correspondan a los reales. La colorización plantea un reto específico en visión computarizada para la reconstrucción de imágenes y video, tales como, la búsqueda de una fiel aproximación, la saturación correcta de colores escogidos y áreas no desfasadas. La coloración automatizada de imágenes ha sido abordada desde varios puntos, uno de esos es Image Analogies, en donde se aplican operaciones y filtros para abstraer e integrar características de unas imágenes a otra, lo cual requiere intervención humana para la escogencia de imágenes de referencia con características similares a la imagen que se desea colorear(Gupta, R.K., Chia, A.Y.S., Rajan, D., Ng, E.S., Zhiyong, H, 2012). En intentos de mejorar la respuesta al problema se han presentado soluciones utilizando redes neuronales convolucionales (CNN) y se comienza a reducir la necesidad de semejanza directa entre las imágenes de entrenamiento y las de prueba, se plantea entonces como un problema de predicción del espacio de color (Zhang, Richard, Phillip Isola, and Alexei A., 2016). Proponemos el diseño e implementación de una herramienta de restauración de imágenes históricas de la ciudad de Barranquilla realizándoles un coloreado por medio de herramientas de computer vision. Cayena, nuestra aplicación web presenta una galería de imágenes de la historia de Barranquilla y de forma interactiva permite realizarles el coloreado. Para aplicar el coloreado la aplicación genera una petición a nuestra API que que aloja el servicio y ejecuta el proceso de coloración; este proceso de coloración consiste en el procesamiento de la imagen para que tenga el tamaño adecuado, la transformación a escala de grises y la posterior ejecución, por medio del marco de trabajo de aprendizaje profundo Caffe, de un modelo de CNN pre-entrenado que predice los posibles colores reales de la imagen.

• Autores: Pérez, Andrés; Pérez, Dinorah
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8867
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/8867
• Palabra clave: Colorización; Visión por computadora; Redes neuronales convolucionales; Predicción de espacio de color; Color space prediction; Colorization; Computer vision; Convolutional neural networks
• License: Universidad del Norte