检索结果-南通市图书馆

Journal of Computer Science & Technology 2024年第3期39卷 487-508页

作者：彭中正杨艺新唐金辉潘金山 School of Computer Science and Engineering Nanjing University of Science and TechnologyNanjing210094China CCF IEEE ACM

Video colorization aims to add color to grayscale or monochrome *** existing methods have achieved substantial and noteworthy results in the field of image colorization,video colorization presents more formidable obstacles due to the additional necessity for temporal ***,there is rarely a systematic review of video colorization *** this paper,we aim to review existing state-of-the-art video colorization *** addition,maintaining spatial-temporal consistency is pivotal to the process of video *** gain deeper insight into the evolution of existing methods in terms of spatial-temporal consistency,we further review video colorization methods from a novel *** colorization methods can be categorized into four main categories:optical-flow based methods,scribble-based methods,exemplar-based methods,and fully automatic ***,optical-flow based methods rely heavily on accurate optical-flow estimation,scribble-based methods require extensive user interaction and modifications,exemplar-based methods face challenges in obtaining suitable reference images,and fully automatic methods often struggle to meet specific colorization *** also discuss the existing challenges and highlight several future research opportunities worth exploring.

关键词： video colorization deep convolutional neural network spatial-temporal consistency

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