[發(fā)明專利]一種基于GPU加速的灰度圖像彩色化方法

有效

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• 申請日: 2016-12-12
• 公開（公告）號: CN106600526B
• 公開（公告）日: 2018-02-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙漢理;季智堅
• 申請（專利權(quán)）人: 溫州大學
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00
• 代理公司: 溫州名創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司33258
• 代理人: 陳加利

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖形處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于GPU(Graphics Processing Unit，圖像處理單元)加速的灰度圖像彩色化方法。

背景技術(shù)

灰度圖像彩色化是一種為灰度圖像添加顏色信息的計算機輔助設(shè)計方法，使圖像更具有生動性與可觀賞性，在計算機圖形學和圖像處理領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。近年來，隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，越來越多的研究人員關(guān)注于灰度圖像彩色化的研究工作。

目前，已經(jīng)有很多關(guān)于灰度圖像彩色化的方法被提了出來，大致可以分為兩種方法：基于著色線條顏色傳播的彩色化方法和基于參考圖像顏色遷移的彩色化方法。

在基于參考圖像顏色遷移的彩色化方法中，該方法以一張或多張圖像的顏色分布作為參考信息，建立合適的映射函數(shù)將參考圖像中的顏色遷移到目標圖像.但是這種基于顏色遷移的彩色化效果取決于參考圖像與目標圖像之間的信息相似度，而選取一張合適的參考圖像對于普通用戶來說卻是比較困難的(參見Xiao X,Ma L.Gradient-preserving color transfer[J].Computer Graphics Forum,2009,28(7):1879-1886等)。也有一些算法運用合適的篩選規(guī)則從圖像庫中選取參考圖像，但是需要繁瑣的語義標定等操作(參見Yang Y,Zhao H,You L,et al.Semantic portrait color transfer with internet images[J].Multimedia Tools and Applications,2015,DOI:10.1007/s11042-015-3063-x等)。

在基于著色線條顏色傳播的彩色化方法中，該方法以少量人工著色線條作為顏色信息，通過一定的顏色傳播規(guī)則來完成整幅圖像的彩色化。一些方法基于局部亮度連續(xù)性將用戶輸入的顏色傳播到鄰近的像素區(qū)域，但是這些方法在紋理豐富區(qū)域需要大量的線條才能獲得較高質(zhì)量的彩色化圖像(參見Levin A,Lischinski D,Weiss Y.Colorization using optimization[J].ACM Transactions on Graphics,2004,23(3):689-694等)。也有一部分算法能夠在全局圖像空間完成顏色的傳播，但是不能很好的解決邊界顏色滲透的問題(參見Sheng B,Sun H,Chen S,et al.Colorization using the rotation-invariant feature space[J].IEEE Computer Graphics and Applications,2011,31(2):24-35等)。Zhao等人提出了基于Gabor紋理構(gòu)建高維特征空間，結(jié)合了圖像的紋理結(jié)構(gòu)信息，有效地改善了邊界顏色滲透的問題(參見Zhao H,Nie G,Li X,et al.Structure-aware nonlocal optimization framework for image colorization[J].Journal of Computer Science and Technology,2015,30(3):478-488)，但是該算法在構(gòu)建特征空間和最優(yōu)化能量函數(shù)時都需要花費大量的運算時間，難以滿足用戶交互的處理時間需求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例的目的在于提供一種基于GPU加速的灰度圖像彩色化方法，能有效地提高圖像彩色化方法的處理性能，使每一個步驟都具有可并行性，發(fā)揮GPU中高效并行處理能力。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實施例提供了一種基于GPU加速的灰度圖像彩色化方法，所述方法包括：

步驟S101、給定一張灰度圖像作為輸入圖像I，以及給定一組由n個像素組成的帶有著色顏色的離散像素序列；

步驟S102、根據(jù)給定的輸入圖像I，計算出對應(yīng)的相對總變差結(jié)構(gòu)圖；

步驟S103、根據(jù)計算得出的相對總變差結(jié)構(gòu)圖，定義出一個相似性匹配函數(shù)，并運用基于全局圖像空間查找的并行PatchMatch算法來計算相對總變差結(jié)構(gòu)圖圖像中每個像素p的K最近鄰；

步驟S104、根據(jù)給定的由n個像素組成的帶有著色顏色的離散像素序列,生成n-1條帶有著色顏色的線段，并將生成的n-1條帶有著色顏色的線段繪制到與輸入圖像I大小相同的著色模板圖中，且進一步設(shè)置一個著色標記圖；