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。     

勾画式局部颜色迁移

图像之间的颜色传输有效地利用了图像的基本统计信息.提出一种基于图像的简单统计信息和梯度域信息的局部颜色迁移算法,其中提供了简单易用的操作界面,在迁移过程中能够保持源图像的颜色细节;将其推广到灰度图上色问题,可有效地提高上色速度.实验结果表明,该箅法较好地实现了源图像和目标图像的局部区域颜色对应,生成具有较好视觉效果的真实自然的新图像.     

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。     

层次化区域匹配指导的视频颜色迁移

提出了一种基于层次化结构的视频颜色迁移方法。利用层次化分割技术对视频帧进行区域分割并将分割区域之间的组织关系用树的形式来描述,形成表示图像组成区域的具有层次化特征的树状结构。通过定义表示图像的树之间的层次化结构的相似性比较方法,对迁移图像之间的局部区域特征进行相似性比较,以寻找目标图像与参考图像局部迁移的最佳区域。在此基础上,利用颜色概率分布迁移的方法在图像的不同区域上进行局部颜色迁移以实现保持目标图像视觉特征的目的。     

一种快速颜色传输算法

图像间的颜色传输是将一幅图像的颜色特征传输给另一幅图像,使目标图像具有与参考图像相似的色彩。提出一种自动的、快速颜色传输算法。在HSV空间模糊聚类生成代表不同色调特征的样本区域;通过计算各样本区域的特征向量间的距离,建立样本区域之间的匹配关系;利用图像在ιαβ 空间的基本统计信息进行局部颜色传输;最后利用隶属度因子融合局部传输效果。对有效色调值进行加权聚类,大大降低聚类样本数量,在取得较好的颜色传输效果的同时,显著地提高了传输速度。     

一种改进的自适应图像颜色迁移算法

颜色迁移是图像处理中一个重要的研究课题,它要解决问题是:基于图像A和图像B,合成一幅新的图像B,使其具有A的颜色和B的形状;提出了一种改进的自适应图像颜色迁移算法,它可以更好地利用图像的局部信息,并在算法中引入了正交化分析,进一步减少了颜色空间各通道间的相关性,实现对图像A和图像B的图像颜色最优的迁移过程。     

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。     

一种改进的图像色彩迁移方法

传统色彩迁移方法的迁移效果依赖于主观评价,且应用局限性大。为此,提出一种改进的图像色彩迁移方法。通过亮度拟合、分类筛选等操作从多幅源图像中选出与目标图像最匹配的参考色彩区域,针对彩色图像,采用隶属度概率进行平滑处理,利用参考色彩区域的颜色分量均值和方差,计算迁移合成值。针对灰度图像,对颜色分量进行归一化处理,划分灰度等级,引入Sigmoid加权实现迁移合成。实验结果表明,改进方法在视觉效果和客观评价方面都有较好的表现。     

基于参考纹理与自身色彩的图像修复

传统的图像修复工作仅仅利用破损图像本身的信息完成,破损面积较大并且结构比较复杂时,破损图像不能提供足够的信息导致修复效果不理想。针对这个问题提出了基于参考图像纹理与破损图像自身颜色的修复算法。该算法在图像库中通过图像检索智能筛选相似参考图像,并选择最优区域填充破损图像区域,利用参考图像样块与自身未破损区域的纹理信息保证修复边界的平滑性,再结合颜色迁移与扩展算法使破损图像修复区域与完好区域的色彩协调一致。实验结果表明新提出的修复算法使得图像修复区域过渡更加自然,能在视觉上有较好的效果。     

一种基于Fuzzy ART的层次化彩色图像分割算法

针对传统彩色图像分割中出现的单纯利用颜色空间,只考虑图像的全局分布,或是只考虑图像的局部区域和边缘信息等问题,提出了一种基于Fuzzy-ART模型的层次化彩色图像分割算法。该算法有效地利用图像的亮度空间分布、细节信息以及颜色空间信息,对图像进行分级特征提取,利用Fuzzy-ART模型基于人类视觉特性的稳定、快速的在线学习和记忆能力,对图像进行层次化的区域划分,形成对图像的分层表达方式,从而达到良好的分割效果;将其与FFCM算法进行比较,取得了较好的结果。