Colorização Automática de Imagens em Escala de Cinza Utilizando Aprendizagem Profunda

Métodos de \textit{Deep Learning} têm superado técnicas tradicionais em diversas aplicações de domínios da Visão Computacional e do Processamento de Sinais. Nesse contexto, neste trabalho é realizado um estudo sobre a aplicabilidade de tais métodos para colorir imagens automaticamente. Foram comparadas três arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais segundo três índices quantitativos, a raíz do erro médio quadrático (RMSE), a relação sinal ruído de pico (PSNR) e o índice de similaridade estrutural (SSIM), além de um teste de usabilidade. Verificou-se que redes convolucionais são capazes de realizar colorização automática, podendo colorir imagens de forma fotorrealista.