图像彩色化方法（基于颜色传递、颜色扩展）
图像彩色化的研究主要有基于参考图像的颜色传递方法和基于人工着色的局部颜色扩展方法。一般来说，基于参考图像的颜色传递方法首要采取图像处理方法，例如：借助图像融合技术的红外图像彩色化、基于图像分割技术、图像分类技术的图像彩色化方法；基于人工着色的局部颜色扩展方法主要依赖于偏微分方程将彩色化问题转化为最优解问题。
基于颜色传递、颜色扩展
1)基于颜色转移的彩色化
图像色彩迁移是以一幅彩色图像作为目标图像，改变待处理源图像的颜色信息，最后结果图像有着源图像的形状特征和目标图像的色彩特征。色彩迁移的目的是将图像的颜色信息和形状信息进行合并，生成另一幅图像，并使生成的结果图像既有源图像形状信息，又有目标图像的颜色信息。色彩迁移研究的内容就是怎样将目标图像的颜色合理的传输到源图像，使之看上去更加符合人类的视觉审美要求。
现有的色彩迁移技术主要分为三大类：全局图像的色彩迁移，用户交互间的色彩迁移，无监督的自动色彩迁移。
CIELAB 颜色空间是在 LMS 颜色空间（LMS 颜色空间的三个通道分别表示长(L)、中(M)、短(S)激发光谱）的基础上建立起来的。由于 LMS 颜色空间三个通道间有较大的相关性，给图像处理过程带来一定的困难。针对这种情况，1998 年 Buchsbaum 等人发现正交线性变换可以将人眼感受到的锥状信号分成三个相关的通道，随后 Ruderman 等人在其研究的基础上，对图像的感知进行深入研究，提出了可以利用 LMS 空间得到一种不相关的、近似正交的色彩空间：CIELAB 颜色空间。该空间假设人类视觉系统理想地适应自然基色的处理，把光线波长转换为亮度和色相的一套描述色彩数据。其中，l 表示非彩色的亮度通道，a 表示彩色的黄一蓝通道，b 表示红一绿通道。与其它颜色体系不同，CIELAB颜色空间更适合人类视觉感知系统。 颜色转移的彩色化方面，颜色模式如RGB、Lab、YUV等具有多个通道，每个通道的颜色值互相独立，这样就可以独立的改变每个通道的颜色值，对图像的颜色进行处理。
CIELAB 颜色空间的提出，为图像色彩迁移的发展奠定了坚实的基础。
2001年，Reinhard 等人首次提出色彩迁移的概念，根据 CIELAB 颜色空间中各通道互相不关联的特点，提出了一组适用于各颜色分量的色彩迁移公式，较好的实现了彩色图像之间的色彩迁移。实现简单，且运行效率很高。该算法由于整体色彩迁移，因此对全局颜色基调单一的图像的有着良好的迁移效果。而对于颜色内容丰富的图像，则效果并不那么明显。可以采用引入人机交互选取样本块的方法，而且要求用户指定样本块之间的对应关系。这样给用户增加了许多繁琐的交互。当图像的色彩比较复杂时，用户无法手工精确地选取样本块。
2002 年，Welsh 等人在 Reinhard 等人的彩色图像间色彩迁移算法研究基础上，提出了灰度图像彩色化的思想，并提出了相应的算法。该算法主要利用查找匹配像素来实现灰度图像的色彩迁移，因为灰度图像只有亮度信息，所以该算法主要通过像素的亮度值匹配主要的方式是人机交互，然后选取样本块和全局图像匹配两种。
胡国飞等人提出了一种自适应色彩迁移算法，该算法采取了全局采样保持色彩基调和局部采样保持纹理的色彩迁移公式，并将分层思想引入其中，它较好的实现了具有前景和背景图像的色彩迁移，为颜色内容丰富图像的色彩迁移提供了新的方法。
2)局部彩色化向全局扩展
局部彩色化向全局扩展的方法中，Horiuchi利用图像的局部马尔可夫性质通过最小化相邻像素间的颜色区别来彩色化，Levin将着色问题看作一个全局优化问题来处理。Musialski等人则实现了由用户输入带有色彩的线条作为输入颜色值，以尽量少的用户交互完成彩色化。
结合人工交互，采用用户交互下的图像色彩编辑方法，这类方法需要用户在输入图像上进行标记，进而将用户的标记色彩扩散到整张图像，现有交互式图像色彩编辑对交互采样数据量要求较高。
- 张迪. 基于稀疏表示的灰度图像颜色重建算法研究[D]. 西北大学, 2017.
- 张欢. 灰度图像彩色化的算法研究[D]. 西安电子科技大学, 2011.
- 金舟. 图像着色关键技术分析及其应用[D]. 天津大学, 2011.
参考：图像色彩迁移技术研究_蔡连杰
灰色图像着色方法研究及实现_李玉润
基于变分偏微分方程的图像着色及其快速算法_周晨
图像彩色化方法（基于颜色传递、颜色扩展）相关推荐
- 图像彩色化方法（深度学习）
无论是基于局部颜色扩展的着色方法,还是基于颜色传递的着色方法,都是具有一定的局限性,而将深度学习的思想应用于图像着色中,可以对于传统着色方法的局限性有针对性的进行改进.利用深度神经网络和彩色图像数据集 ...
- 基于机器视觉的图像灰度化方法比较分析
点击上方"小白学视觉",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达 01. 引言 由于现代工业生产中大部分的工件是彩色物件,而对于计算 ...
- 图像灰度化方法总结及其VC实现
最近一段时间作者开始进行运动目标识别定位系统设计,本文以及后续的几篇文章都是从一个图像处理初学者的角度来总结目标检测定位过程中所应用到的各种常见的算法,尤其是解决算法实现过程中由于粗心大意或者C编程基 ...
- 清华大学提出基于生成对抗神经网络的自然图像多风格卡通化方法并开源代码...
近日,清华大学刘永进教授课题组在 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 上发表论文,提出基于生成对抗神经网络的自然图像多风格 ...
- 清华大学提出基于生成对抗神经网络的自然图像多风格卡通化方法并开源代码
近日,清华大学刘永进教授课题组在 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 上发表论文,提出基于生成对抗神经网络的自然图像多风格 ...
- 图像二值化方法及适用场景分析（OTSU Trangle 自适应阈值分割）
图像二值化 应用场景 二值图像定义 阈值获取的方法 手动阈值法 自动阈值法 灰度均值法 基于直方图均值法 OTSU Triangle 自适应均值阈值分割方法 总结 参考文献 应用场景 二值图像处理与分 ...
- 基于HSI空间颜色三角形的边缘检测方法
基于HSI空间颜色三角形的边缘检测方法 摘 要:利用像素点的颜色坐标H.S.I构建像素的颜色三角形,计算该三角形的面积和边长.根据面积以及边长的差值确定该像素点是否为彩色图像的边缘点.这种边缘检测方法 ...
- 基于openMV的颜色识别
基于openMV的颜色识别 openMV简介 OpenMV是一个可编程的摄像头,通过Python语言可实现你想要的逻辑.而且摄像头本身也内置了一些图像处理的算法,使用起来也更加的方便,仅需要写一些简单 ...
- java 求集合平均数_图像二值化方法介绍（转载学习）
ImageJ中图像二值化方法介绍 概述 二值图像分析在对象识别与模式匹配中有重要作用,同时也在机器人视觉中也是图像处理的关键步骤,选择不同图像二值化方法得到的结果也不尽相同.本文介绍超过十种以上的基于 ...
- 【电路方案】基于单片机智能市电温度控制系统设计-基于单片机RGB颜色智能识别系统设计-基于单片机四路红外遥控开关电路设计-基于单片机自行车自动防盗报警系统设计-基于单片机智能无线病床呼叫系统设计
822基于单片机智能无线病床呼叫系统设计-设计资料下载 硬件构成:单片机+最小系统+LCD1602液晶显示模块+无线收发模块+蜂鸣器模块+LED指示灯模块+按键模块 本设计基于STC89C51/52( ...
最新文章
- python二维列表排序
- 脑内世界模型：脑科学基础上的意识问题哲学解说
- vm虚拟机linux磁盘空间不足,手动扩大
- python篮球-用Python把蔡徐坤打篮球视频转换成字符动画！
- python删除列表中的重复值_如何从 Python 列表中删除重复项
- Meta开发了一个AI模型，尝试解决维基百科的「性别偏见」问题
- presto联合查询mysql和ES_presto-mysql/elasticsearch6.0.0安装部署测试，异种数据源关联查询入门实践...
- Linux下实用的JAVA内存泄露监控命令及工具
- java 反射获取属性名和值_面试官这样问我Java反射原理，我刚好都会
- 图的深度优先搜索（DFS）
- DOM浏览器的渲染原理简介
- 爬虫爬取千万数据如何快速保存，看这里
- 比亚迪秦后排座椅拆卸
- matlab2013a编译器,如何MATLAB2013a在win8-64位系统上能装mex编译器
- Java实现Nginx图片上传
- 杰理之AUX/LINEIN 设计注意【篇】
- 【云海轻站可视化DIY建站系统V1.0.28】功能模块+可视化编辑建站系统+商用多开版+插件+公众号
- python智慧树判断题_智慧树知到_大数据分析的python基础_判断题答案
- 图集谷-写真集-爬虫-2.0
- mac docker 安装dvwa