[發明專利]基于過度分割和局部與全局一致性的圖像彩色化方法

有效

• 申請號: 201510460077.1
• 申請日: 2015-07-30
• 公開（公告）號: CN105118076B
• 公開（公告）日: 2017-12-01
• 發明（設計）人: 陳穎;宗蓋蓋;曹廣成
• 申請（專利權）人: 上海應用技術學院
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06T7/10;H04N1/46
• 代理公司: 上海申匯專利代理有限公司31001
• 代理人: 吳寶根

技術領域

本發明涉及一種計算機圖像處理技術，特別涉及一種基于過度分割和局部與全局一致性的圖像彩色化方法。

背景技術

圖像彩色化是利用計算機自動給灰度圖像添加顏色的過程。彩色圖像在現代信息交流與傳遞過程中起著重要的作用，一幅彩色圖像所包含的信息量是相當豐富的，彩色化圖像相對于灰度圖像來說，更加突出了圖像的細節信息便于人眼觀察，例如為黑白電影添加顏色使其更具觀賞性，為醫學圖像添加顏色使其更加醒目等，可廣泛應用于廣告設計，古畫修復以及視頻處理等領域，因此灰度圖像的彩色化處理技術具有非常重要的意義。

色彩標記在局部顏色擴散法中占有重要的地位，包含了彩色化處理過程中所有的顏色信息，用戶不但可以通過色彩標記對最終的染色效果進行控制，而且還可以得到同一幅圖像多種色彩的效果。基于局部顏色擴散法的彩色化方法層出不窮，其中Levin等人在文章“Colorization using Optimization”中將彩色化問題看作一個全局優化的問題來處理，并提出相鄰像素亮度值接近其色度值也接近這一假設，也成為眾多彩色化方法的實現的基礎。此外，也有研究者從其他角度實現圖像的彩色化，其中包括K.-C.Ho等人在文章“Blending-weight diffusion for image colourisation”提出了基于優先級的顏色混合的彩色化方法。但對于結構復雜的圖像來說，色彩標記的數量和位置在一定程度上會影響最終的彩色化效果，需要用戶花費大量的精力和時間對灰度圖像的每一塊同質區域內手動涂上足夠的色彩標記，這顯然是繁瑣的。如果用戶只需要給出色彩標記的大致位置，然后進行少量的標記，就可大大的減少人工交互的復雜度。

圖像分割是圖像處理中的重要研究課題,它決定著最終的圖像分析和圖像理解的結果和質量。Teng Sheng-hua等人在文章“An Improved Colorization Algorithm for Gray-Scale Image Based on Over-Segmentation”中將形態學中分水嶺過度分割的思想應用到圖像彩色化方法中。

半監督學習作為機器學習領域中最為活躍的主流方法，可以綜合的利用有限的標記樣本和大量的未標記樣本來提高學習性能。Tae Hoon Kim等人在文章“Edge-preserving colorization using data-driven Random Walks with Restart”中將機器學習中隨機游走的思想應用于灰度圖像的彩色化，實現了機器學習與圖像處理有效的結合。

對于基于局部顏色擴散法來說，Levin的方法、Tae Hoon Kim的方法以及Teng Sheng-hua的方法對初始色彩標記的位置具有一定的依賴性，色彩標記的位置不夠準確的話，可能會出現顏色誤染等現象。

發明內容

本發明是針對圖像彩色化現在所用上述方法存在的問題，提出了一種基于過度分割和局部與全局一致性的圖像彩色化方法，。

本發明的技術方案為：一種基于過度分割和局部與全局一致性的圖像彩色化方法，具體包括如下步驟：

1)對灰度圖像進行色彩標記，即利用計算機畫圖軟件對灰度圖像進行初始色彩標記，利用一種基于圖的分割算法對圖像進行粗略的過度分割，在分割好的區域內標記少量的感興趣的顏色，得到一幅粗略的色彩標記的圖像；

2)將色彩標記圖像從RGB顏色空間轉換到YUV顏色空間，以得到分離的亮度分量Y和初始顏色分量U′、V′；

3)計算出分割區域內灰度直方圖峰值所在的位置，將處于這些位置的像素的灰度值設置為255，即用白色的標記點在灰度圖像上顯示出來，得到一幅自動生成標記點的圖像；

4)依據每個分割區域內標記的顏色，白色標記點所在位置的像素自動獲取合適的顏色,得到一幅半自動色彩標記的圖像,其中亮度分量為Y，顏色分量分別為U和V；

5)將基于圖的半監督學習的正則化框架引入到顏色擴散模型中，構建一個基于局部與全局一致性學習的彩色化框架，即首先構建一個能夠體現兩像素間灰度關系以及空間位置關系的數據圖，然后最小化基于局部與全局一致性學習的彩色化目標函數，將彩色化問題轉化為一個優化問題，從而計算出其余未著色像素的顏色值，完成整幅圖像的彩色化，得到最終的顏色分量

6)將最終得到的顏色分量和原始的Y亮度分量整合到一起并變換到RGB顏色空間，即得到最終的彩色化圖像。

所述步驟5)具體步驟如下：