面向多源图像的色彩迁移方法

色彩迁移是一种改变图像颜色的有效方法,传统的方法大多采用单幅源图像,因此在实际应用中局限性较大,为此,提出一种面向多源图像的色彩迁移方法。该方法通过亮度重映射、分类筛选和确定最佳匹配样本集等操作,从多幅源图像中筛选出与各目标区域最匹配的参考色彩区域,并针对彩色图像和灰度图像,分别给出不同的迁移合成方法,最终实现对每个目标区域的色彩迁移。利用色彩度作为评价指标,实验结果表明,该算法无论在视觉效果还是客观评价方面,都有较好的表现。     

局部稀疏编码的自然灰度图像着色方法

基于自然图像中灰度纹理与颜色信息的正相关性,提出一种基于局部稀疏编码的自然灰度图像着色方法.首先依据参考彩色图像训练得到“亮度-纹理-颜色”联合字典;然后利用纹理特征子空间和相邻像素的双重局部性求解目标灰度图像块的颜色系数,对图像块进行着色;最后通过金字塔方法逐层优化避免颜色突变.实验结果表明,文中方法可以获得颜色真实度高且整体过渡平滑的目标彩色图像,着色过程也更加自动化.     

基于高斯混合模型的区域颜色迁移

针对具有多种颜色区域图像以及灰度图像的颜色迁移合成问题，提出了一种基于高斯混合模型的区域颜色迁移算法，以用于将一幅源图像的颜色迁移到一幅目标图像中。该算法首先在lαβ颜色空间中，采用高斯混合模型对源图像的颜色样本空间进行聚类拟合来得到具有源图像颜色信息的参考色彩模型；然后利用该参考色彩模型对目标图像的颜色样本集进行分类决策，以确定目标图像与源图像各区域的色彩匹配关系；最后，提出了一组新的基于区域的颜色迁移公式，用于完成对目标图像的颜色迁移。实验结果表明，该算法不仅能实现两幅彩色图像之间的颜色迁移．而且能实现对灰度图像的上色处理，并均取得了较好的迁移效果。     

一种快速灰度图像彩色化算法

灰度图像的彩色化是将一幅彩色图像的颜色特征传递给另一幅灰度图像,使灰度目标图像具有与源彩色图像相似的颜色。提出了一种快速灰度图像彩色化算法,将图像像素邻域相关特性引入到匹配像素的搜索过程中。搜索匹配像素时,先在当前像素的邻域范围内进行搜索,只在邻域搜索失效时才进行全图范围的搜索,由于像素邻域相关特性,大部分像素可以在邻域搜索中找到匹配像素,只有极少像素需要进行全图搜索,从而较大地降低了搜索代价,在取得较好的彩色化效果的同时,显著地提高了彩色化速度。     

基于边缘特征和像素结构相似度的图像修复算法

针对Criminisi算法的块匹配准则仅采取单一颜色判断因子导致无法合理选择最佳样本块,且其在修复过程中使用单一修复模板易出现填充裂纹和错误像素的问题,提出基于边缘特征和像素结构相似度的图像修复算法.首先提出一种局部特征与边缘纹理分辨相结合的分段修复算法以增强边缘纹理分辨能力;其次采用样本相似度和信息熵相似度确定最佳样本块集合,并依据颜色和特征项的欧氏几何距离及结构相似性确立块匹配准则;再通过基于信息熵的自适应修复模板解决Criminisi算法的填充裂纹和错误像素问题;最后引入果蝇优化算法以减少图像修复时间.实验结果证明,对于不同的图像,文中算法能取得较为满意的修复效果和修复效率.     

基于图像分割和色彩扩展的灰度图像彩色化方法

文章提出一种对灰度图像进行色彩传递的算法,首先利用Mean-shift方法对参考图像和目标图像进行分割,然后在空lαβ间利用灰度的统计信息,找到每个目标图像块相对应的参考图像块,分别进行局部色彩传递,得到一幅只有局部上色的彩色图像,最后通过色彩扩展算法,完成整幅灰度目标图像的自动彩色化过程,实验证明,该算法提高了色彩传递的准确性,且得到的彩色化目标图像色彩细腻均匀.     

竞争选择多彩色图像自适应颜色迁移算法

提出一种基于相似性竞争选择的多彩色图像自适应颜色混合迁移算法。首先将彩色图像的颜色空间转换为l?琢?茁空间,然后利用亮度图像信息熵检索选择与灰度图像内容最匹配的多幅彩色图像作为彩色参照图像;然后利用相似性竞争选择进行局部和整体相结合的自适应采样分析,采用像素点对应原则,选择参考图像中最佳颜色信息迁移到灰度图像中,合成一幅崭新的彩色图像。该方法将自动图像检索技术与颜色迁移相结合,达到充分利用多幅彩色图像中彩色信息的目的。最后给出实验结果表明,该算法相对于经典算法具有更好的颜色迁移效果和更加广泛的适用范围。     

基于聚类的自动颜色传输

提出了一种基于聚类的颜色传输算法。利用算法可以自动完成彩色图像间、彩色图像和黑白图像间的全局或者局部颜色传输。首先,对于源图像,将采用混合高斯模型进行建模,并利用EM算法求得相应参数完成图像自动聚类。对于目标图像,如果是彩色图像,采用同样聚类方法。如果是黑白图像,采用K-Means聚类法。完成源图像和目标图像的聚类,并建立双方聚类区域的对应关系后,通过改变目标图像中像素的Lαβ通道值完成色彩传输功能。实验证明,算法高效且无需人工干预,颜色传输效果很理想。     

基于彩色纹理匹配的色彩传递方法研究

目前,点匹配和高阶矩的色彩匹配算法,主要是利用Lαβ空间中的亮度信息,在源图与目标图之间进行像素颜色匹配传递。但是,对于一些彩色图像间的传递来说,仅凭亮度信息有时并不能找到最匹配的点,而且,这些方法往往都需要检索整个源图才能找到最匹配的点,相同亮度的点经常都会重复进行匹配,导致上色的速度过慢。本文在亮度匹配的基础上,结合了彩色通道信息进行匹配,并在源图检索过程中,采用了亮度分级的匹配方法,减少了匹配的次数,改进了传递的效果和速度。     

一种基于颜色区域分割的图像修复算法

现有的基于样本块纹理合成的数字图像修复技术在全局式搜索样本匹配块时可能选择错误的匹配块,导致繁衍错误信息而使修复结果不理想。该文提出一种基于颜色区域分割的图像修复方法,其目标匹配块的搜索限定在源样本块所覆盖的颜色区域中。实验结果表明这是一种更健壮、视觉效果更理想的修复算法,可以有效修复各种破损情况,尤其是具有复杂背景的较大区域填充。     

高动态范围图像及其色彩迁移

高动态范围图像是一种可以大范围表示场景中亮度的变化,像素值正比于场景实际亮度的图像类型。对高动态范围图像以及普通图像间的色彩迁移进行了研究。先将图像变换到正交的色彩空间,然后根据图像的色彩信息统计值,将参考图像的色彩迁移至目标图像中,使生成的新图像具有参考图像的整体色彩特征。实验表明,色彩迁移效果满意。     

基于局部矢量匹配的颜色特征快速传递算法

为了提高颜色传递的速度与精确性,改善构成不相似图像之间的色彩传递效果,对传统的Welsh 颜色 传输算法进行了改进．首先颜色空间由RGB 空间转移到以视觉感知为基础的lab 空间下,再按照一定标准将源图 像局部的平均值和标准差组成特征矢量群．根据图像局部区域具有相似特征的特点,对源图像与目标图像局部矢量 特征进行抽样匹配计算．实验结果表明,该算法具有计算精确、传递速度快,受图像构成相似与否干扰小的优点．     

艺术风格学习

提出一种基于实例的非真实感图像绘制算法，该算法利用两种纹理合成的基本方法，通过参数调整控制匹配点在结构与细节间的倾向性，把输入样图中的绘画风格传输到目标图片中，实现了自动绘画功能，另外，还提出一种搜索算法，该算法可以在大地加快纹理合成速度，实验证明文中算法十分有效。     

Choice of a pertinent color space for color texture characterization using parametric spectral analysis

This article presents a comparison of different color spaces including RGB, IHLS and L?a*b* for color texture characterization. This comparison is based on the fusion of the independent spatial structure and color feature cues. In IHLS and L*a*b*, two channel complex color images are created from the luminance and the chrominance values. For such images, two dimensional complex multichannel linear prediction models are used to perform parametric power spectrum estimation and the structure feature cues are computed from this estimated power spectrum. Quantitative comparison of auto spectra of luminance and combined chrominance channels for different color spaces is done. This comparison is based on the degree of decorrelation between luminance and chrominance information provided by different color space transformations. Three dimensional histograms are used as color feature cues. Then, to classify color textures, Kullback-Leibler divergence based symmetric distance measures are calculated for pure color, luminance structure and chrominance structure feature cues. Individual as well as combined effect of information from all feature cues on classification results is then compared for different color spaces and different color texture data sets. The proposed color texture classification method performs better than the state of the art methods in certain cases. The L*a*b* color space gives us a better characterization of the chrominance spatial structure as well as the overall spatial structure for all of the chosen data sets. Experimental results on pixel classification of color textures are also presented and discussed.     

Illuminant Aware Gamut‐Based Color Transfer

This paper proposes a new approach for color transfer between two images. Our method is unique in its consideration of the scene illumination and the constraint that the mapped image must be within the color gamut of the target image. Specifically, our approach first performs a white‐balance step on both images to remove color casts caused by different illuminations in the source and target image. We then align each image to share the same ‘white axis’ and perform a gradient preserving histogram matching technique along this axis to match the tone distribution between the two images. We show that this illuminant‐aware strategy gives a better result than directly working with the original source and target image's luminance channel as done by many previous methods. Afterwards, our method performs a full gamut‐based mapping technique rather than processing each channel separately. This guarantees that the colors of our transferred image lie within the target gamut. Our experimental results show that this combined illuminant‐aware and gamut‐based strategy produces more compelling results than previous methods. We detail our approach and demonstrate its effectiveness on a number of examples.     

基于目标图领域点比较的色彩传递研究

目前,图像的色彩传递主要基于Lαβ颜色空间,利用邻域点匹配算法和高阶矩匹配算法,或者采用亮度分割匹配等方法,在源图和目标图之间进行色彩匹配传递。但是,这些算法匹配点数量多,速度慢。针对这个问题,文章在原有匹配方法的基础上提出了基于目标图相邻点匹配以及目标图邻域点匹配的改进方法,在保证传递效果的情况下,提高了色彩传递的速率,文章还讨论了色彩传递过程中存在的一些问题,给出了一些解决方案。     

局部自适应的灰度图像彩色化

目的 现有的灰度图像彩色化方法为了保证彩色化结果在颜色空间上的一致性,往往采用全局优化的算法,使得图像边界区域易产生过渡平滑现象。为此提出一种局部自适应的灰度图像彩色化方法,在迁移过程中考虑局部邻域像素信息,同时自动调节邻域像素权重,在颜色正确迁移的同时保证清晰的边界信息。方法 首先结合SVM（support vector machine）和ISLIC（improved simple linear iterative clustering）算法获取彩色图像和灰度图像分类结果图;然后在分类基础上,确定灰度图像高置信度像素点,并根据图像纹理特征,在彩色图像中寻找灰度图像的像素匹配点;最后利用自适应权重均值滤波实现高置信度匹配像素点的颜色迁移,并利用迁移结果对低置信度像素点进行颜色扩散,以完成灰度图像彩色化。结果 实验结果显示,本文方法获得的彩色化迁移结果评分均高于3.5分,特别是局部放大区域评价结果均接近或高于4.0分,高于其他现有彩色化方法评价分数。表明本文方法不仅能够保证颜色迁移的准确性和颜色空间的一致性,同时也能获取颜色区分度高的边界细节信息。与现有的典型灰度图像彩色化方法相比,彩色化结果图在颜色迁移的正确性和抑制边界区域颜色的过渡平滑上都有更优的表现。结论 本文算法为灰度图像彩色化过程中抑制颜色越界问题提供了新的指导方法,能有效地应用于遥感、黑白图像/视频处理、医学图像着色等领域。     

基于内容的图像染色方法

利用彩色图像对灰度图像进行染色时,色源图像质量的优劣是染色成功的关键.为此,提出基于纹理和颜色特征的图像染色方法.提取图像视觉内容特征中的纹理和色彩作为索引,计算色源图像与灰度图像的纹理相似度.搜索内容与灰度图像相近的色源图像,以提高染色的成功率.提取色源图像的颜色特征进行像素采样,以增强染色效果.实验结果表明,该方法的染色成功率较高,染色效果较好.     

Example‐based Multiple Local Color Transfer by Strokes

This paper investigates a new approach for color transfer. Rather than transferring color from one image to another globally, we propose a system with a stroke‐based user interface to provide a direct indication mechanism. We further present a multiple local color transfer method. Through our system the user can easily enhance a defect (source) photo by referring to some other good quality (target) images by simply drawing some strokes. Then, the system will perform the multiple local color transfer automatically. The system consists of two major steps. First, the user draws some strokes on the source and target images to indicate corresponding regions and also the regions he or she wants to preserve. The regions to be preserved which will be masked out based on an improved graph cuts algorithm. Second, a multiple local color transfer method is presented to transfer the color from the target image(s) to the source image through gradient‐guided pixel‐wise color transfer functions. Finally, the defect (source) image can be enhanced seamlessly by multiple local color transfer based on some good quality (target) examples through an interactive and intuitive stroke‐based user interface.