Using of convolutional neural network forgrayscale image colorization

Veri teknolojisinin ilerlemesi, güvenlik ve örüntü tanıma dahil olmak üzere insan yaşamının daha kolay hale getirilmesini motive etmişti. Uygun özellik çıkarıldıktan sonra görüntüden büyük bilgiler elde edilebilir. Böylelikle görüntü işleme alanı, özellikle yapay zeka (AI) dahil edildikten sonra geniş bir ilgi gördü. Görüntü işlemenin aradığı hayati sorunlardan biri, eski görüntülerle veya başka bir deyişle, RBG teknolojisinin kullanılmasından önce yakalanan gri tonlamalı görüntülerle uğraşmaktır. Gri tonlamalı görüntülerin daha kısıtlı bilgi çıkarımı için analiz edilmesi, gri tonlamalı görüntünün bir RBG görüntüsüne dönüştürüldüğü renklendirme teknolojisi sayesinde mümkündür. Bu tezde, bir evrişimli sinir ağı (CNN) kullanılarak doğru bir görüntü renklendirme yaklaşımının geliştirilmesi önerilmiştir. Renklendirme performansının optimizasyonu, CNN modelinin ayarlanmasıyla gerçekleştirilir. Sonuçlar, önerilen sınıflandırıcının Yüzde 80.91 doğruluk puanına sahip olduğunu göstermiştir.