基于深度卷积神经网络（CNN）模型的图像着色研究与应用系统实现许多历史照片都是黑白的，通过颜色化可以恢复这些照片的历史感和真实感，使人们更好地理解和感受历史事件。随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络和自监督学习的兴起，研究人员提出了新的方法来解决这些问题。通过将颜色化问题表述为分类任务，并使用大规模数据集进行训练，开发一种完全自动的、生成逼真彩色图像的方法。本文将深度卷积神经网络（CNN）设计实现一个复杂结构的生成模型，旨在通过多阶段的编码器-解码器结构，能够有效地将灰度图像转换为彩色图像。最后，本文将实现一个简单的Web应用，用户可以通过上传灰度图像，应用会