RCNNを用いた白黒画像の自動カラー化システム

機械学習により白黒画像を自動でカラー化するシステムの開発 物体領域識別にRCNNを用いることで、物体の存在範囲を特定することで、人間にとって意味の大きい箇所に対して彩度の重みを高めたカラー化を行い、高精度のカラー化システムを実現しました。

機械学習を用いた白黒画像の自動カラー化システムの開発 このシステムでは、物体領域識別にRCNN（Region-based Convolutional Neural Network）を採用し、画像内の重要な物体を特定することで、より自然で意味のあるカラー化を実現しました。 RCNNは入力画像を複数の領域に分割し、それぞれの特徴を抽出することで物体の位置や形状を効率的に特定します。特に、人物や建物などの重要な領域に対して彩度の重みを高めることで、リアルで目を引くカラー表現を生成します。 使用したデータセットは、ImageNetからの大量の画像群と、それを白黒化した画像群です。多様な環境を網羅することでモデルの汎用性を高めました。また、データ前処理として画像のリサイズや正規化を行い、学習の効率を向上させました。 色空間にはLabを使用し、緑-赤成分（a）、青-黄成分（b）の2次元情報から明度（L）を推測させる形を取りました。 カラー化プロセスでは、物体領域の種類ごとに色相や彩度を調整し、リアルな印象を与えました。重要な領域には高い彩度を与え、背景には控えめな彩度を設定することでバランスを保ちました。 生成されたカラー画像は、PSNRやSSIMといった定量的な評価手法を通じて品質確認を行いました。2021年当時で最高水準のカラー化精度を実現しました。