[发明专利]基于过度分割和局部与全局一致性的图像彩色化方法

权利要求书

1.一种基于过度分割和局部与全局一致性的图像彩色化方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

1)对灰度图像进行色彩标记，即利用计算机画图软件对灰度图像进行初始色彩标记，利用一种基于图的分割算法对图像进行粗略的过度分割，在分割好的区域内标记少量的感兴趣的颜色，得到一幅粗略的色彩标记的图像；

2)将色彩标记图像从RGB颜色空间转换到YUV颜色空间，以得到分离的亮度分量Y和初始颜色分量U′、V′；

3)计算出分割区域内灰度直方图峰值所在的位置，将处于这些位置的像素的灰度值设置为255，即用白色的标记点在灰度图像上显示出来，得到一幅自动生成标记点的图像；

4)依据每个分割区域内标记的颜色，白色标记点所在位置的像素自动获取合适的颜色,得到一幅半自动色彩标记的图像,其中亮度分量为Y，颜色分量分别为U和V；

5)将基于图的半监督学习的正则化框架引入到颜色扩散模型中，构建一个基于局部与全局一致性学习的彩色化框架，即首先构建一个能够体现两像素间灰度关系以及空间位置关系的数据图，然后最小化基于局部与全局一致性学习的彩色化目标函数，将彩色化问题转化为一个优化问题，从而计算出其余未着色像素的颜色值，完成整幅图像的彩色化，得到最终的颜色分量

6)将最终得到的颜色分量和原始的Y亮度分量整合到一起并变换到RGB颜色空间，即得到最终的彩色化图像。

2.根据权利要求1所述基于过度分割和局部与全局一致性的图像彩色化方法，其特征在于，所述步骤5)具体步骤如下：

A:数据图的构建：用P＝{P₁,P₂,…,P_n}表示图像上的像素点集合，n表示图像上总的像素个数，对于半自动彩色标记图像，令Y＝{Y_i}，U＝{U_i}和V＝{V_i}表示其在YUV颜色空间的像素的三个分量；对于最终的彩色化图像，令和表示其YUV颜色空间的像素的三个分量，其中，即亮度分量不作处理恰能保持图像在处理前后亮度一致；图像上像素之间根据它们的空间关系连接成图，用权值w_ij来表示两像素点P_i和P_j之间的近似关系，具体形式如下：

wij=ws(j)wg(j)Σj∈Niws(j)wg(j),if i≠j0,if i=j]]>

其中，表示方差为σ_s的高斯核函数，i和j分别表示两像素点P_i和P_j的空间坐标，体现了两像素之间空间位置关系；表示方差为σ_g的高斯核函数，Y_i和Y_j分别表示两像素点P_i和P_j的灰度值，体现了两像素之间的灰度变化关系；N_i表示像素点P_i的邻域，两像素点的亮度值以及空间位置越接近，它们之间的权重就越大；

B:颜色扩散：和是两个独立的颜色分量，分量的求解过程与分量求解过程相同：

将涂色U分量按列堆积表示为U＝[u₁,u₂,…,u_n]^T,涂色分量U由染色像素到未染色像素扩散的过程，即是如下目标函数的最小化的过程：

J(U^)=12Σi,j=1nwij(U^i/Dii-U^j/Djj)2+12λΣi=1n(U^i-Ui)2=U^T(I-S)U^+λ(U^-U)T(U^-U)]]>

其中，上式右边第一项为平滑约束项，即颜色分量在图像的同质区域内具有平滑性；上式右边第二项为拟合约束项，即初始色彩标记的颜色值不应该被改变太多，即求得的颜色值与初始给出的颜色值之间的差异应尽量小；λ为控制平滑约束项和拟合约束项的参数，λ的值被设置为0.01；U_i是像素点P_i的初始的颜色值，为最终求得像素点P_i的颜色值；矩阵S＝D^-1/2WD^-1/2，I为单位矩阵，D为对角矩阵，即W为权值矩阵，W＝{w_ij}；

首先对进行求导并令导数为零，即

∂J(U^)∂U^=0,]]>

最后整理可得：

U^=(I-αQ)-1U,]]>

其中，Q＝D^-1W＝D^-1/2WD^-1/2；

同理可得，

V^=(I-αQ)-1V.]]> 2