基于像素相关性的灰度图像上色算法.pdf

第 35卷第 5期 200 9年 5月北京工业大学学报 J O URNALO FB EIJ INGU NI VE RSI TYO FTECH NO LOGY V l 35 N s M y2 009 基于像素相关性的灰度图像上色算法孔德慧肖小芳徐振华郭荆玮(北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京 100124) 摘要考虑到一幅图像的空间邻域像素在亮度及色彩上存在着极大的相关性设计了一种新的搜索方法对灰度图像进行彩色化首先在灰度图像中按照空间位置恒定步长递增的方式选取部分像素并采取全局最优搜索参考样本对其上色剩余像素的上色是通过局部最优搜索其邻域像素的方式实现的本算法在得到较好图像上色品质的前提下极大地加速了灰度图像的彩色化过程保证了上色后图像颜色在空间上的连续性为了避免通道韧合灰度图像和参考彩色图像间的颜色传递在各通道相关性极小的 l明颜色空间进行关健词图像处理上色全局最优搜素局部最优搜索像素相关性中图分类号 TP3 91 文献标识码 A 文章编号 0 25 4 00 37( 200 9) 05 0708 0 7 图像间颜色传递是近几年图像处理计算机视觉领域内的研究热点之一它的目标在于使目标图像得到与参考图像相近的视觉效果颜色传递可以得到一幅图像在不同光照下的多幅图像对于灰度图像还可以参考彩色图像为其上色增强了视觉效果及表现能力在卫星影像医学领域影视制作及其他学科等方面有着广泛的应用基于人类视觉对图像数据的感知研究 Rudrm 等〔]提出了 l明颜色空间其中 l表示亮度通道月表示彩色通道图像间的颜色传递一般在 z叩颜色空间上进行因其把许多自然场景通道间的相关性降到最低在此基础上 R einh ar d等[2]最早提出了基于二阶颜色统计特征对 2幅彩色图像进行颜色传递的方法w elsh等〔〕发展了文献[ 2」的算法思想提出了一种将灰度图像彩色化的算法该算法通过建立像素邻域亮度分布的对应关系来建立彩色图像到灰度图像颜色的映射将灰度图像上色成彩色图像 W elsh 算法实现过程简单且对于许多类型的图像都能取得较好的效果但由于在上色过程中采用逐点全局匹配的策略导致上色效率极低运行速度较慢 Blasi等人〔 J对 wels h算法进行了改进加速其彩色化进程具体来说在预处理阶段对样本进行递归聚类使同一聚类样本具有强相似性而不同聚类之间具有强相异性结果用一棵二叉树表示聚类结束后对于每个待上色像素其最佳匹配点通过对该二叉树进行深度遍历快速得到从而节省灰度图像上色过程中比对相似度所需的时间该算法在上色品质方面还有待进一步提高赵国英等人【 5]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以此为参考图像再对高分辨率灰度图像做颜色变换在一定程度上改进了上色效果和上色速度但构造每幅图像的低分辨率图像时会需要额外的空间和时间开销Ho i[ 6 “〕假定图像颜色服从局部的 M arko 性即一点的颜色仅与其邻近像素有关基于这样的假设在灰度图像的彩色化过程中预先设定一些彩色化种子像素把所有像素与其邻近点颜色差异的总和作为最小化目标将图像彩色化转换为一个极值问题 Le vi产]等人也基于类似的前提提出了基于优化的颜色化方法先由人工在图像各区域涂上适当的彩色线条颜色扩展过程要使所有像素与其邻域颜色加权差的平方和最小本文将图像的局部相似性引入W elsh算