[發明專利]一種基于L0梯度保持的顏色轉換方法

有效

• 申請號: 201510433574.2
• 申請日: 2015-07-21
• 公開（公告）號: CN105069465B
• 公開（公告）日: 2018-06-08
• 發明（設計）人: 王棟;許彥銳;張志斌
• 申請（專利權）人: 華南農業大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于L0梯度保持的顏色轉換方法，其特征在于，該方法包含三個步驟：主色調映射、樣本顏色轉換和細節優化，具體為：首先根據顏色特征對原圖像和參考圖像進行聚類并提取主色調以建立原圖像和參考圖像之間的顏色映射關系，然后對原圖像采樣并將不同主色調的映射轉換到相應樣本上，利用樣本和主色調的相似性及樣本之間的相似性對樣本編輯進行優化，最后采用基于L0梯度保持建立優化模型，對圖像的細節和邊緣優化。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在主色調映射時，原圖像和參考圖像使用k-means算法進行聚類，計算每個類對應的均值和方差，每一類代表一種主色調；利用這些主色調信息，建立一個相似矩陣，得到兩兩之間的相似度，繼而采用二項圖最大匹配算法建立原圖像和參考圖像主色調之間的映射。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，對原圖像做超像素分割，并提取每個超像素的中心位置作為樣本，根據每個樣本所屬類主色調的映射計算該樣本的初始轉換顏色，然后依據樣本點與相應聚類中心的相似度越高，初始轉換顏色越準確及相似顏色遵循相似變換的原則對聚類錯誤的樣本轉換顏色矯正。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，把每個超像素的中心位置作為樣本，以該樣本作為頂點，采用Delaunay算法構建二維三角網格，根據這些三角網格查找每個樣本的鄰近樣本點；于是，樣本矯正的優化方程為：

其中β_kl＝exp(-(I_S(k)-I_S(l))/δ)，Q_S是樣本集，N(k)是樣本的k鄰域，是當前樣本k所在類的顏色均值。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，細節優化時將每個樣本的轉換顏色擴散到對應超像素所有像素，基于邊緣像素梯度可變化的思想建立L0梯度保持優化模型；采用L0梯度保持建立的優化函數為：

采用迭代方法分步求解，先估算每個像素的梯度值，然后將模型轉化為凸優化直接求解，再根據求得結果重新計算梯度值，循環迭代直至參數達到給定閾值，最終計算的像素顏色值即為轉換結果。