1.3.2 人像着色的难点与发展趋势

传统灰度图像着色方法存在颜色失真、效果不佳等问题，已逐渐被深度学习的方法取代。目前基于深度学习的人像着色方法主要存在复杂背景下误着色的问题。RGB和Lab色彩模式是基于深度学习着色方法常用的两种色彩模式。RGB色彩模式中的R、G、B分别代表红、绿、蓝三个通道的颜色，若通过着色模型，将待着色图像映射成RGB色彩模式的彩色图像，则网络需要预测三个颜色通道，即F（X）→Y（R，G，B）；将待着色图像映射成Lab色彩模式图像，只需要预测a、b两个表示颜色的通道，即G（ X）→Y （a， b）。因此，基于深度学习的着色方法，需要预测的图像通道数大于输入图像的通道数，加大了网络学习的难度。深度学习的方法直接应用于图像着色中，难以准确预测多个颜色通道像素点值，存在着色准确率低的问题。