[發明專利]基于高斯混合模型區域圖像彩色化處理的方法

無效

• 申請號: 200910198228.5
• 申請日: 2009-11-03
• 公開（公告）號: CN101706965A
• 公開（公告）日: 2010-05-12
• 發明（設計）人: 汪世剛;呂東輝;孫修立
• 申請（專利權）人: 上海大學
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06T11/40
• 代理公司: 上海上大專利事務所(普通合伙) 31205
• 代理人: 陸聰明

技術領域

本發明涉及一種圖像處理領域，具體地說是涉及一種基于高斯混合模型區域圖像彩色化處理的方法。

背景技術

隨著彩色化技術的發展，圖像彩色處理涌現出一些新的處理方法，依據規整化形式可歸結為基于局部顏色擴張法和基于顏色轉移法。前者事先在圖像的局部涂上彩色線條作為圖像的種子像素，然后利用擴展算法將顏色值傳遞到整幅圖像，該方法人工干預性強，不利于自動化實現。Welsh等人提出了顏色轉移彩色化算法，即在選定彩色源圖像的前提下，將源圖像顏色轉移到目標灰度圖像中，目標圖像的亮度值不變；在圖像局部彩色化方面，Welsh采用了人工勾畫樣本區域的方式，這使得彩色化效率下降。利用高斯混合模型聚類分割方法將源圖像和目標圖像分成局部小塊，實現各圖像塊之間顏色轉移，免除了人工交互性，使得彩色化效果大大提高；然而，該類方法采用了啟發式算法計算高斯混合模型中的聚類數參數，其算法雖然能計算出聚類數參數，但計算復雜，還有的是采用經驗值來確定聚類數參數，存在盲目性。

發明內容

本發明的目的是為了克服現有技術的不足，提供一種基于高斯混合模型區域圖像彩色化處理的方法，該方法不僅計算簡單，彩色化處理易實現自動化，而且能提高彩色化效果。

為達到上述目的，本發明采用以下技術方案來實現：

上述基于高斯混合模型區域圖像彩色化處理的方法，首先用BYY(Bayesian?Ying-Yang)理論方法構造高斯混合模型分別計算源彩色圖像和目標灰度圖像高斯混合模型參數，然后根據所建高斯混合模型對圖像進行聚類分割形成區域圖像塊，將分割后的源圖像區域圖像塊與目標圖像區域圖像塊自動實現匹配，用顏色轉移算法實現匹配后的區域圖像塊顏色轉移，最后完成區域圖像的彩色化，

其具體步驟如下：

A、構造高斯混合模型，計算高斯混合模型參數；

B、根據高斯混合模型分別對源圖像和目標圖像聚類分割；

C、完成區域圖像的彩色化。

本發明的基于高斯混合模型區域圖像彩色化處理的方法與現有技術相比具有的優點和效果是：由于采用顏色轉移的方式，將源圖像的顏色轉移到目標圖像中，事先無需對目標圖像涂色，因此，該方法計算復雜度低；由于采用區域圖像彩色化處理的方法，將源圖像和目標圖像分割成區域圖像塊，實現區域圖像塊之間的顏色轉移，因此，該方法的彩色化效果較好；由于采用BYY理論方法計算高斯混合模型參數，自動確定高斯混合模型的聚類數參數，無需人工干預，且采用歐氏距離測度實現區域圖像塊的自動匹配，因此，該方法易實現自動化.

附圖說明

圖1是本發明的基于高斯混合模型區域圖像彩色化處理的方法流程圖；

圖2(a)是本發明的實施例的源圖像聚類結果圖；

圖2(b)是圖2(a)中源圖像的J(k)曲線示意圖；

圖3(a)是本發明的實施例的目標圖像圖；

圖3(b)是圖3(a)中目標圖像的J(k)曲線示意圖；

圖4(a)是源圖像塊1在RGB顏色空間的分割結果圖；

圖4(b)是源圖像塊2在RGB顏色空間的分割結果圖；

圖4(c)是源圖像塊3在RGB顏色空間的分割結果圖；

圖5(a)是目標圖像塊1聚類分割結果圖；

圖5(b)是目標圖像塊2聚類分割結果圖；

圖6(a)是目標圖像塊1上色后的RGB顏色空間的結果圖；

圖6(b)是目標圖像塊2上色以后的RGB顏色空間的結果圖；

圖6(c)是目標圖像塊1和目標圖像塊2彩色化圖像合并后的結果圖。

具體實施方式

以下結合附圖對本發明的實施例作進一步的詳細說明。

下面對本發明的實施例作詳細說明：本實施例以本發明的技術方案為前提下進行實施，給出了詳細的實施方式，但本發明的保護范圍不限于下述的實施例。

本發明的基于高斯混合模型區域圖像彩色化處理的方法的一個優選實施例結合附圖詳述如下：選擇一幅灰度圖像作為待彩色化的目標圖像，根據目標圖像內容選擇一幅與其內容相近的彩色圖像作為源圖像。首先用BYY理論計算源圖像和目標圖像高斯混合模型的參數，根據圖像所建高斯混合模型對圖像聚類分割，然后實現源圖像塊與目標圖像塊匹配，將源圖像塊的顏色轉移到目標圖像中，最后完成區域圖像彩色化。如圖1所示，具體步驟如下：

A、構造高斯混合模型，計算高斯混合模型參數；其具體步驟如下：

A1、構造高斯混合模型及計算參數