本文關(guān)鍵詞：圖像彩色化算法研究

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【摘要】：圖像顏色編輯技術(shù)是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與計(jì)算機(jī)視覺學(xué)科的熱門課題,在動(dòng)漫影視、文化遺產(chǎn)、娛樂廣告等工程領(lǐng)域中,有著非常廣泛的應(yīng)用。本文主要研究圖像編輯領(lǐng)域中,兩種重要的算法,圖像彩色化和重彩色化算法。本文在介紹了圖像彩色化和重彩色化算法的背景和研究現(xiàn)狀之后,提出了非局部鄰域能量最優(yōu)化圖像彩色化方法。首先在構(gòu)造的特征空間中,查找每個(gè)像素的非局部紋理最相似的鄰域像素,重構(gòu)權(quán)重函數(shù),最后通過解稀疏線性方程組,得到圖像彩色化結(jié)果。實(shí)驗(yàn)證明,本方法在執(zhí)行效率和彩色化效果上,都有比較大的提升。其次,針對彩色化過程中圖像邊界的顏色滲透現(xiàn)象,引入了結(jié)構(gòu)可知的非局部圖像彩色化優(yōu)化框架,本框架通過構(gòu)造包含空間坐標(biāo)值,亮度值和方向?qū)R的Gabor紋理特征向量值在內(nèi)的高維特征空間,利用非局部思想,將線條顏色不僅擴(kuò)散到亮度連續(xù)的局部區(qū)域,還能擴(kuò)散到不連續(xù)的紋理相似區(qū)域,而無需借助顯式的圖像分割技術(shù)。通過利用相對總變差算子,對方向?qū)R的Gabor紋理特征向量加權(quán)放縮,解決了圖像邊界顏色滲透的問題。實(shí)驗(yàn)表明,本方法還能應(yīng)用于選擇性的圖像重彩色化和去彩色化以及漸進(jìn)性的圖像顏色編輯中。最后,本文還提出了一種基于協(xié)調(diào)色模板和測地線距離的重彩色化方法,該方法運(yùn)用新的最佳模板查找策略,得到輸入圖像的最佳協(xié)調(diào)色模板;并運(yùn)用測地線距離對分布在最佳協(xié)調(diào)色模板陰影外的色調(diào)進(jìn)行重新分配,從而得到空間連續(xù)的,顏色協(xié)調(diào)的圖像重彩色化結(jié)果。還可以通過旋轉(zhuǎn)最佳協(xié)調(diào)色模板陰影區(qū)域的角度,得到不同的圖像重彩色化結(jié)果。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),本文提出的幾種方法在相同條件下,具有更優(yōu)的效果或更快的執(zhí)行效率,有比較高的實(shí)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：溫州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41

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