[发明专利]一种基于GPU加速的灰度图像彩色化方法

权利要求书

1.一种基于GPU加速的灰度图像彩色化方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S101、给定一张灰度图像作为输入图像I，以及给定一组由n个像素组成的带有着色颜色的离散像素序列；

步骤S102、根据给定的输入图像I，计算出对应的相对总变差结构图；

步骤S103、根据计算得出的相对总变差结构图，定义出一个相似性匹配函数，并运用基于全局图像空间查找的并行PatchMatch算法来计算相对总变差结构图图像中每个像素p的K最近邻；

步骤S104、根据给定的由n个像素组成的带有着色颜色的离散像素序列,生成n-1条带有着色颜色的线段，并将生成的n-1条带有着色颜色的线段绘制到与输入图像I大小相同的着色模板图中，且进一步设置一个着色标记图；

步骤S105、根据得到的每个像素p的K最近邻和对应定义的相似性匹配函数值，以及根据生成的着色模板图和设置的着色标记图，构造出一个灰度图像彩色化的能量函数，并进一步对灰度图像彩色化的能量函数进行优化，得到稀疏线性方程组；

步骤S106、采用CSR存储格式进行存储该稀疏线性方程组，并采用基于CSR存储格式的共轭梯度法并行地求解该稀疏线性方程组，得到的值作为输入图像I的彩色化图像结果输出。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，任意一个像素p在相对总变差结构图中对应的值R(p)均是通过公式来实现；

其中，Ω(p)表示给定的一个以像素点p为中心的m×m的方形图像块；表示方形图像块Ω(p)中的一个像素点r的梯度强度值，即设像素点r的坐标记为(x_r,y_r)，则ε＝10^-9。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述相似性匹配函数d(p,q)具体为d(p,q)＝α×(p-q)²+(1-α)×(1-tanh(β·R(p)))·T(p,q)；其中，p和q均为以二维坐标所表示的像素点，即p＝(x_p,y_p)、q＝(x_q,y_q)；α为调节距离与纹理特征的权重参数，其取值范围为[0,1]；β为相对总变差结构图进行比例缩放的系数；表示以像素点p和q的纹理特征的差异。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述能量函数具体为其中，E₂(p)＝S(p)(U(p)-C(p))²；

其中，E(U)表示图像中所有像素p的能量项E1和E2之和，E1用于保证颜色可以在像素最近邻中尽量扩散，E2用于保证着色区域颜色与给定着色颜色尽量一致；q∈N(p)表示q为p的K最近邻中的一个像素；w(p,q)表示p和q的扩散权值；S(p)为0或1，当像素点p是该n-1条线段所经过的任一像素时取1，当像素点p是该n-1条线段所未经过的任一像素取0；C(p)为0或C0，当像素点p是该n-1条线段所经过的任一像素时取C0，当像素点p是该n-1条线段所未经过的任一像素时取0；U(p)和U(q)分别为稀疏线性方程组中第p行方程和第q行方程对应的系数。