高分辨率灰度图像的快速着色.doc

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1、高分辨率灰度图像的快速着色*摘要：下面对新算法的性能进行粗略的分析.假设图像A的初始像素数为M.同时假设求解稀疏线性最小平方问题的计算速度与稀疏矩阵规模成线性关系,即求解(2N×2N)矩阵需要时间为...关键词：算法,矩阵类别：专题技术来源：牛档搜索（Niudown.COM）　　本文系牛档搜索（Niudown.COM）根据用户的指令自动搜索的结果，文中内涉及到的资料均来自互联网，用于学习交流经验，作品其著作权归原作者所有。不代表牛档搜索（Niudown.COM）赞成本文的内容或立场，牛档搜索（Niudow

2、n.COM）不对其付相应的法律责任！高分辨率灰度图像的快速着色*胡伟，秦开怀清华大学计算机科学与技术系北京100084摘要：灰度图像的计算机快速着色有着广泛的应用前景，尤其是对老照片或者旧影片的彩色化处理。基于最优化的着色方法利用少量的人工标色，就能够得到好的着色效果，但是该方法在处理较高分辨率图像时需要消耗大量的存储和计算资源，有时甚至不能得到最后的结果。在最优化着色方法的基础上，本文利用图像着色的特征，提出了使用最优化着色的金字塔模型进行多分辨率着色处理的新方法，始终控制矩阵计算的规模，能够很快地得到

3、视觉效果一致甚至更好的着色效果。实验结果也证明新方法无论在计算时间、存储需求还是最后着色的质量上，尤其是针对高分辨率图像，比原方法有了很大的改进。关键词：计算机着色，灰度图像，多分辨率，边缘检测，优化作者简介：WeiHuiscurrentlyaPhDcandidateintheDepartmentofComputerScienceandTechnologyatTsinghuaUniversity,Beijing,China.Hisresearchinterestsfocusoninteractiveglo

4、balillumination,andreal-timerendering.胡伟，男，1979年3月生，博士研究生，研究方向为计算机图形学和并行绘制。Email：huw02@mails.tsinghua.edu.cn联系电话，010-62785592。KaihuaiQinisaProfessorofComputerScienceandTechnologyinTsinghuaUniversity.HereceivedhisPhDandMEngfromHuazhongUniversityofSciencean

5、dTechnologyin1990and1984,andhisBEngfromSouthChinaUniversityofTechnologyin1982.Hisresearchinterestsincludecomputergraphics,ComputerAidedGeometricDesign,physics-basedgeometricmodeling,wavelets,imageprocessingandvisualization,surgicalplanningandsimulation,vi

6、rtualrealityandCAD/CAM.秦开怀，男，1958年生，博士，教授，博士生导师，研究方向为计算机图形学、多投影仪高分辨率立体显示墙、计算机辅助几何设计、小波分析、图像处理、可视化、外科手术仿真、虚拟现实和CAD/CAM等。Email：qkh-dcs@tsinghua.edu.cn联系电话：010-62783505转2，010-62785592引言计算机着色（Colorization）首先是WilsonMarkle于1970年提出的概念，即通过计算机处理能够在原来的黑白照片、电影或者电视中加

7、上彩色效果。最常用的计算机着色方法是利用图像分割技术（Segmentation）将一幅图像分割成许多区域，然后每个区域赋上不同的颜色。但是现有图像分割技术很难准确分割图像的不同区域，使得该方法在处理一般的图像时都会出现问题，尤其是存在复杂边缘和颜色平缓过渡的情况时[1]。2002年，Welsh等人提出了一种半自动的着色方法[2]。该方法根据一幅彩色参考图像的信息给灰度图像进行着色，主要的依据是着色像素以及周围像素灰度值与参考图像的匹配。在此基础上，采用分块多分辨率着色的改进算法被应用到人体脸部灰度图像着色

8、中[3]。因为必须寻找到非常合适的参考图像，该方法的应用受到很大的局限。2004年，AnatLevin等人提出了使用优化进行计算机着色的方法[1]。优化着色方法基于一个简单的假定：相邻的像素之间如果有相似的灰度值，那么就会有相似的颜色值。利用这一假定，计算机着色的过程转化为一个优化求解的过程，而人工进行少量的标色工作则成为优化求解的约束条件。实验证明该方法能够在少量人工标色的情况下得到非常好的计算机着色效果。后续针对着色的研究