[发明专利]基于局部线性模型优化的交互式灰度图像彩色化方法

摘要

本发明公开了一种基于局部线性模型优化的交互式灰度图像彩色化方法，包括输入待处理灰度图像，将待处理灰度图像转换为RGB颜色空间输入图像，进行少量人工线条着色获得着色图像，将待处理灰度图像、着色图像由各自原来的RGB颜色空间转换到YUV颜色空间，计算出一个拉普拉斯抠图矩阵，再利用局部线性模型优化求解稀疏矩阵方程，获得基于YUV颜色空间的彩色化图像，最后将基于YUV颜色空间的彩色化图像转换到RGB颜色空间获得最终的彩色化图像六个步骤。这种方法改进了现有基于局部颜色扩展的图像彩色化方法在更少的人工线条着色情况下，降低在灰度图像彩色化过程中出现的严重色彩渗透问题，提高灰度图像彩色化的质量。

主权项

1.一种基于局部线性模型优化的交互式灰度图像彩色化方法，其特征是包括以下六个步骤：(1)输入待处理灰度图像，然后将待处理灰度图像转换为RGB颜色空间，产生的图像作为输入图像；(2)将步骤(1)中输入图像进行人工线条着色，获得着色图像；(3)将输入图像、着色图像的RGB颜色空间分别转换到YUV颜色空间，得到转换后的图像的亮度分量Y、色度分量U和色度分量V，标记输入图像在YUV的亮度分量为I，着色图像在YUV色度分量为S_U和S_V，S_U和S_V为N×1矩阵，N为图像的长度和宽度的乘积；(4)计算拉普拉斯抠图矩阵；按如下公式来计算拉普拉斯抠图矩阵：L=Σk|(i,j)∈ωk(δij-1|ωk|(1+1ϵ|ωk|+σk2(Ii-μk)(Ij-μk)))]]>式中：i，j和k为图像像素索引值；抠图拉普拉斯矩阵L为N×N矩阵；N为图像的长度和宽度的乘积；δ_ij是克罗内克函数，如果i和j相等，则δ_ij为1，否则δ_ij为0；μ_k和分别是亮度分量I中以k为中心的ω_k窗口中的像素的平均值和方差；|ω_k|表示窗口中像素的个数；∈为规则化参数；I为步骤(3)中输入图像在YUV的亮度分量；或者按如下公式计算拉普拉斯抠图矩阵：式中：i，j和k为图像像素索引值；抠图拉普拉斯矩阵L为N×N矩阵；N为图像的长度和宽度的乘积；δ_ij是克罗内克函数，如果i和j相等，则δ_ij为1，否则δ_ij为0；μ_k和分别是亮度分量I中以k为中心的ω_k窗口中的像素的平均值和方差；|ω_k|表示窗口中像素的个数；∈为规则化参数；I为步骤(3)中输入图像在YUV的亮度分量；D_t为扩散距离，通过如下公式求解：D_t(x，y)＝||ψ_t(x)-ψ_t(y)||₂式中ψ_t表示距离映射；x和y为图像像素索引值；式中||·||₂表示取L₂范式；(5)利用局部线性模型优化求解稀疏矩阵方程，获得基于YUV颜色空间的彩色化图像；其中，局部线性优化模型计算公式如下：(C+L)F＝CS彩色化图像的色度分量U和V都通过求解式中F获得；C为N×N对角矩阵，在该对角矩阵中，人工着色区域相应的对角线上的值为1，其余对角线上的值为0；L为步骤(4)计算得出的拉普拉斯抠图矩阵；C+L构成稀疏矩阵；S对应为步骤(3)中人工着色图像的色度分量为S_U或S_V；S_U或S_V为N×1矩阵；N为图像的长度和宽度的乘积；根据上述局部线性优化模型公式，最终获得的彩色图像在YUV空间的色度分量U和V分别为(C+L)^-1CS_U和(C+L)^-1CS_V；(6)根据步骤(3)中的亮度分量I以及步骤(5)局部线性模型计算的彩色图像的两个的色度分量U和V，将基于YUV颜色空间的彩色化图像转换到RGB颜色空间，获得最终的彩色化图像。