基于直方图映射和分层的图像迁移算法研究

本文提出了一种基于直方图映射和分层迁移的灰度图像上色HisT算法.对于给定的颜色图像和需要迁移的灰度形状图像,先从RGB色彩空间转换到一个正交空间lαβ,消除空间各分量之间的强相关性.然后分别统计两幅图像的灰度直方图,对于灰度图像中的象素点,保留其灰度值,而利用颜色图像中与之对应或相邻灰度等级的颜色信息为灰度图像进行粗糙上色,得到一幅过渡图像.参照灰度直方图,将颜色图像和过渡图像进行分层处理,并利用统计学方法对图像各层和整体统计量进行分析,提取颜色图像的颜色信息和过渡图像的形状信息,最终实现颜色图像到灰度形状图像的上色过程.实验证明,该算法能快速准确地实现灰度图像的上色,具有广泛的应用前景.     

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。     

红外与可见光图像快速融合算法

为了增强融合效果,提高融合速度,提出一种快速有效的红外与可见光图像融合算法.首先采用局部直方图均衡和中值滤波对红外与可见光图像进行对比度增强和去噪处理;然后对增强后图像进行线性融合,生成伪彩色融合图像;最后简化Lab颜色空间与RGB颜色空间之间的转换模型,并在简化的Lab空间实现全局颜色迁移,将可见光参考图像的一阶统计信息融合进伪彩色图像,获得自然感的真彩色图像.对比实验结果表明,采用文中算法生成的融合图像更加清晰、自然,速度更快、更简单.     

保持细节的局部颜色迁移改进算法

局部颜色迁移是指将一幅参考图像标定区域的颜色特征传递给目标图像的标定区域,使之具有与参考图像标定区域相似的色彩。Reinhard算法是一种经典的算法,它但它没有考虑图像的细节信息。在此基础上,提出一种基于图像色调和细节信息的局部颜色迁移算法,它综合考虑目标区域和参考区域的均值、标准差和梯度的信息,在进行色彩迁移的同时,兼顾目标图像本身的细节信息,通过权重可调,大大增加了颜色迁移的灵活性和实用性。     

注意力引导的交互式工笔花卉上色算法

中国传统的工笔花卉画中人工渲染上色过程繁复、技巧性较高,现有的线稿图自动上色算法难以生成自然合理的渐变色效果.文中基于条件生成对抗网络,提出注意力引导的交互式工笔花卉上色算法,自动完成花卉白描线稿到工笔花卉色图的仿真生成.首先设计刻画花朵颜色类别和布局的花色注意力图,可在训练阶段指导网络进行重要颜色特征的学习,在应用阶段作为用户与系统的交互手段,完成色彩设计.其次,在网络结构设计方面,构建并训练针对花色注意力图的局部颜色编码子网络,将注意力图的编码信息作为仿射参数,引入生成器各层的条件归一化过程中,实现生成网络全域对颜色的学习和控制.考虑到深度特征偏重刻画全局语义信息,可能损失反映线条特征的局部高频信息,在生成器网络中引入跨层连接的结构,加强线条特征的学习.实验表明,文中算法可以较好地将花卉白描线稿渲染成工笔花卉的色图,生成的图像符合真实工笔花卉画的颜色分布和特点,具有较好的艺术真实感和观赏性.     

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。     

人体脸部灰度图像上色的改进算法

采用分块多分辨率上色方法，首先对低分辨率灰度图像上色；然后再对高分辨率图像做颜色变换．基于亮度、邻域信息和空间相关性的相似性测度控制像素的上色．实验结果表明，该算法可以改进脸部图像的上色效果，且提高了上色速度．     

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。     

高阶矩在颜色传输中的应用

图像之间的颜色传输有效地利用了图像的基本统计信息，是一类较新的改变图像颜色的方法．文中实现了这种方法并引入了更高的矩：斜度和峰度．利用幂变换和模变换对源图像数据的斜度和峰度等高阶矩进行了调整，使之更加类似于目标图像的分布，使图像之间颜色传输的效果更好。     

局部颜色映射的彩色夜视算法

针对现有基于全局统计信息的彩色夜视算法不能较好保持图像目标色彩恒常性的不足,提出一种简单有效的局部自然彩色夜视算法。首先依据人类视觉系统的中心-环绕对抗结构生成伪彩色融合图像;按照不同颜色特征对伪彩色融合图像进行聚类,分割成不同颜色域,参考自然彩色图像中对应域为与融合图像对应位置像素集合;最后在简化Lab空间实现对应域间的局部颜色映射,将参考图像颜色特征传输至融合图像。实验结果表明,本文方法使得夜视图像获得如白天参考图像般自然、真实的效果,有利于提高场景辨识能力;方法执行速度快,便于实时处理。     

局部线性嵌入与模糊 C-均值聚类的红外图像彩色化算法

针对红外图像彩色化处理后清晰度低、色彩不够自然等问题,将改进后的局部线 性嵌入算法(LLE)算法引入到红外图像彩色化应用中,提出了一种 LLE 与模糊 C-均值聚类的红 外图像彩色化算法。首先通过扩大邻域范围和添加权重信息等方法改善了 LLE 算法敏感于稀疏 矩阵的缺陷,在红外和彩色模板像素矢量化空间中,利用最近邻搜索计算最佳匹配系数,经彩 色值计算将彩色模板中的颜色映射到红外图像特定区域,完成模板彩色与红外目标图像的颜色 传递。利用改进后的模糊 C-均值聚类对彩色化后的红外图像进行颜色聚类,在颜色聚类集上利 用直方图均衡化进行分段颜色均衡处理,最后将均衡化后的图像合成。将本算法与其他两种红 外彩色化算法进行仿真对比,实验结果表明,与其他两种算法相比,提出的红外图像彩色化算 法在仅仅利用目标红外图像和彩色模板下就能获得图像较为清晰、目标突出的彩色化结果。     

基于最优聚类数和直方图匹配的图像彩色化方法

针对颜色转移彩色化算法中速度慢、效果不佳及人工干预性强等问题,提出了一种新型的彩色化算法。该算法首先解决了图像聚类中聚类数的选取问题,然后利用聚类算法分别对目标图像和源图像进行聚类分割,之后用直方图匹配算法使各目标图像块自动找到匹配的源图像块,将源图像块的颜色转移到目标图像块中,实现局部图像彩色化,最后合并各结果图像。实验结果表明,该算法比以前算法在彩色化的速度和质量上有较大改进,且自动化程度高。     

基于前景语义信息的图像着色算法

图像可分为前景部分与背景部分,而前景往往是视觉中心.在图像着色任务上,由于前景的类别多且情况复杂,着色困难,以至于图像中的前景部分会存在着色暗淡和细节丢失等问题.针对这些问题,提出了基于前景语义信息的图像着色算法,以改善图像着色效果,达到图像整体颜色自然、内容颜色丰富的目的.首先利用前景子网提取前景部分的低级特征和高级...     

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.     

A colorization algorithm based on local MAP estimation

This paper presents a colorization algorithm which adds color to monochrome images. In this paper, the colorization problem is formulated as the maximum a posteriori (MAP) estimation of a color image given a monochrome image. Markov random field (MRF) is used for modeling a color image which is utilized as a prior for the MAP estimation. The MAP estimation problem for a whole image is decomposed into local MAP estimation problems for each pixel. Using 0.6% of whole pixels as references, the proposed method produced pretty high quality color images with 25.7-32.6 dB PSNR values for eight images.     

基于遗传算法的图像彩色化方法

为解决传统的彩色化算法中效果不佳、速度慢等问题,提出一种基于遗传算法的图像彩色化方法。该方法先产生初始种群,将源图像块和目标图像块的亮度特征以及Tamura纹理特征构成适应度函数,初始种群经过选择、交叉和变异等操作逐代进化后,将源图像块的颜色转移到匹配的目标图像块中,得到最终的彩色化图像。实验结果表明,与其他彩色化方法相比,该方法能在缩短运行时间的同时,有效提高彩色化质量。     

改进颜色融合的医学图像彩色化技术

彩色化后的医学图像能清晰体现患者病灶信息有利于医患沟通。提出改进颜色融合的医学图像彩色化方法,首先利用基于KNN的图像前背景区分算法,强化病灶区域的边界信息;然后以此为约束条件,只需提供简单的着色输入;最后将边界能量引入颜色融合方法,得到较好的着色结果。着色图像保持了原图的灰度信息不变,增加了彩色标记图像的颜色和真实感。实验结果表明,该算法具有较高的精确度,可有效的应用于医学图像彩色化处理。     

单参数控制的灰度图像着色

灰度图像着色是计算机图形学和计算机图像处理等领域的研究热点,在影视制作、数字照片编辑、动漫艺术等方面具有重要的应用价值。传统的方法通过大量的交互操作实现灰度图像中不同区域的聚类或者色源图像和灰度图像之间的匹配,大大降低了着色的效率。提出一种新的基于单参数控制的灰度图像着色方法。首先,利用球体几何理论建立色彩变换模型。其次,基于线性回归的方法,对色源图像和灰度图像的直方图分别进行多项式拟合建模。用户输入拟合多项式的阶数之后,可以实现色源图像和灰度图像的自动聚类并建立它们之间的匹配关系。最后,通过色源图像和灰度图像之间的颜色映射实现灰度图像的着色。该方法无须烦琐的用户交互,使得着色过程更为方便快捷。