Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10662/15841
Title: Coloreado automático de fotografías usando técnicas de Deep Learning
Authors: Mendoza Gutiérrez, Sofía Isabel
metadata.dc.contributor.advisor: Gómez Mancha, Alberto
Keywords: Coloración de imágenes;Image colorization;Fotografía;Deep Learning;Aprendizaje profundo;Photography
Issue Date: 2022
Abstract: La coloración de imágenes (image colorization en inglés) consiste en colorear fotografías que están en blanco y negro. Este proceso puede parecer tener poca relevancia ya que para los seres humanos es relativamente sencillo averiguar los colores reales que tienen algunos de los elementos, como el cielo o la hierba, que aparecen en una imagen que estamos viendo en blanco y negro. Sin embargo, la tarea de coloración no consiste en averiguar los colores sino en pintarlos sobre la imagen y, esta tarea, sí es compleja y requiere a una persona con habilidades para realizarla. Por supuesto, todos estos motivos han dado lugar a que, en los últimos años, el problema del coloreado de fotografías haya cobrado gran importancia dentro del ámbito de la informática y se hayan desarrollado distintos algoritmos para solucionarlo. Algunos de estos algoritmos son completamente automáticos y están basados, la mayor parte de ellos, en Deep Learning [1]. Este proyecto consiste en construir una herramienta que convierta imágenes en blanco y negro en imágenes a color utilizando técnicas de Deep Learning. Para ello, se construyen varias arquitecturas de redes neuronales y se entrenan con imágenes en blanco y negro y sus correspondientes imágenes coloreadas. Esto implica que estas redes aprenden y, posteriormente, son capaces de llevar a cabo el coloreado de fotografías de manera automática.
URI: http://hdl.handle.net/10662/15841
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