摘 要：目前，點匹配和高階矩的色彩匹配算法，主要是利用Lαβ空間中的亮度信息，在源圖與目標(biāo)圖之間進行像素顏色匹配傳遞。但是，對于一些彩色圖像間的傳遞來說，僅憑亮度信息有時并不能找到最匹配的點，而且，這些方法往往都需要檢索整個源圖才能找到最匹配的點，相同亮度的點經(jīng)常都會重復(fù)進行匹配，導(dǎo)致上色的速度過慢。本文在亮度匹配的基礎(chǔ)上，結(jié)合了彩色通道信息進行匹配，并在源圖檢索過程中，采用了亮度分級的匹配方法，減少了匹配的次數(shù)，改進了傳遞的效果和速度。

關(guān)鍵詞：色彩匹配；彩色通道；亮度分級

中圖分類號：TP391.41

目前，色彩傳遞的研究主要有兩個方向，一是基于圖像亮度匹配來進行傳遞，二是通過圖像紋理的匹配來進行顏色的傳遞。相比紋理匹配的傳遞方法，基于亮度匹配的傳遞更容易實現(xiàn)，效果也還不錯。在亮度匹配傳遞的方法中，比較常用的有：全局匹配算法，非鄰域點匹配算法，基于鄰域的點匹配，鄰域高階矩匹配方法等。全局匹配法[2]是利用源圖各通道的總體均值和均方差值對目標(biāo)圖各個通道進行運算，以此來實現(xiàn)圖像的色彩傳遞。該方法比較簡單，速度快，但沒有考慮局部紋理的變化，對紋理變化復(fù)雜的圖像，效果不是太好。針對這個問題，Welsh等人提出了非鄰域點匹配算法，該算法利用源圖目標(biāo)圖每個像素點的亮度值L，計算它們之間的距離，找到對應(yīng)的距離最短的點，來進行顏色傳遞。但是，該算法僅憑借亮度值作為匹配的依據(jù)，有時會出現(xiàn)亮度相似但紋理差別較大的情況，傳遞的效果也不是很理想。為了提高匹配的準(zhǔn)確度，Welsh等人進一步提出了利用像素點鄰域內(nèi)亮度的均值μ和均方差值σ作為匹配向量，以此來進行匹配和傳遞，這就是鄰域點匹配傳遞算法。該算法在匹配過程中考慮了局部亮度變化情況，因此，效果比非鄰域算法要好?？紤]到圖像的紋理信息的復(fù)雜性，趙國英等人提出利用高階矩信息[3]來進行色彩傳遞，在匹配過程中，加入了斜度和峰度這兩個高階矩統(tǒng)計信息，改進了傳遞的效果，但計算過程復(fù)雜，計算量大。

上述方法中，除了全局匹配算法外，其他的方法主要是基于像素點的亮度值相關(guān)的信息進行匹配和色彩傳遞的。

1 改進的色彩傳遞方法

前面介紹的幾種色彩傳遞算法，都是基于圖像的亮度特征來進行匹配的，然而，對于一幅圖像來說，亮度值有時候并不能完全呈現(xiàn)出圖像的紋理信息，此時，僅依據(jù)亮度值來進行匹配，傳遞效果不是很理想。因此，需要修改匹配的向量，才能改進傳遞的效果。對于一個彩色圖像來說，在Lαβ空間下，除了亮度值L，還有描述色彩信息的α、β值，通過將α、β值增加到像素點的匹配向量中，可以更好的改進匹配的準(zhǔn)確度。下面以鄰域點匹配算法為基礎(chǔ)，改進匹配向量如下：

匹配過程的步驟如下：

（1）分別計算源圖像和目標(biāo)圖像每個像素的L、α、β值，以及它們的總體亮度均值μ和均方差值σ，并保存。

（2）把目標(biāo)圖每個像素的亮度值減去目標(biāo)圖總體亮度的均值，再乘以源圖和目標(biāo)圖總體均方差的比值，最后再加上源圖亮度的總體均值，經(jīng)過處理，使得目標(biāo)圖具有和源圖接近的亮度值，更有利于匹配過程的搜索。

（3）設(shè)鄰域大小為5*5，分別計算源、目標(biāo)圖每個像素點的亮度的鄰域均值μ和鄰域均方差σ。鄰域均值的可以通過公式（1）算出，計算出鄰域均值后，可以利用公式（2）算出鄰域均方差值。

（4）對于目標(biāo)圖像中的每個像素點，在源圖像中一個個點進行比較，找到最匹配的點，并將源圖中最匹配的點的顏色信息傳遞給目標(biāo)點。匹配的向量如下：

（3）

對于源圖來說，同樣存在很多亮度相近的點，因此，在匹配的過程中，也可以采用基于鄰域點比較的方法來減少匹配的次數(shù)。而且，通過研究還發(fā)現(xiàn)，在源圖中存在很多亮度相近的點，除了鄰域內(nèi)可能有亮度相近的點外，在圖像其他位置也可能存在相近亮度的點，只要某個點匹配過，跟其亮度接近的所有點就無需重復(fù)進行匹配。文獻[5]給出了基于亮度分類的樣本集選擇法，對源圖目標(biāo)圖的像素按亮度劃分等級，目標(biāo)點只在源圖的相應(yīng)等級內(nèi)進行查找檢索，提高了檢索的效率?？紤]到匹配過程還需要比對彩色紋理信息，對文獻[5]的方法做了一些改進，具體步驟如下：

從上面兩個實驗可以看出，結(jié)合了彩色信息進行匹配的方法，改進了傳遞的效果，而且，通過對源圖亮度進行分級的匹配方法，減少了匹配的次數(shù)，在傳遞效果沒有明顯下降的情況下，明顯縮短了運行的時間，這在其他的傳遞實驗中也得到了驗證。

2 結(jié)束語

圖像的色彩傳遞在實際生活中有十分廣泛的應(yīng)用，本文介紹了幾種傳統(tǒng)的傳遞方法，分析了他們的優(yōu)缺點，針對這些算法匹配向量單一的問題，在Lαβ空間下，加入了α、β色彩信息來進行匹配。經(jīng)過實驗測試發(fā)現(xiàn)，通過在匹配向量中加入α、β信息，提高了傳遞的準(zhǔn)確度，提升色彩傳遞的效果。針對傳統(tǒng)色彩傳遞算法計算量大，速度慢的問題，引入了源圖進行亮度分級的方法，大大縮短了匹配的時間，實驗證明，在保證傳遞效果的情況下，該方法是有效的。當(dāng)然，本文所用的方法也還是存在一些不足之處，如對于復(fù)雜的圖像，還需要進一步的紋理分析，此外，由于源圖亮度分級需要進行取整運算，這就會產(chǎn)生計算精度的問題，需要在后面進一步研究解決。

參考文獻：

[1]Ruderman D L，Cronin T W，Chiao C C.Statistics of cone response to natural images：implications for visual coding[J].Journal of the Optical Society of America，1998（08）：2036-2045.

[2]Erik Reinhard，Michael Ashikhmin，Bruce Gooch，et al. Color Transfer between Images[J].IEEE Computer Graphics and Applications，2001（05）：34-41.

[3]趙國英，向世明，李華.高階矩在顏色傳輸中的應(yīng)用[J].計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報，2004（01）：62-66.

[4]黃鍵.基于目標(biāo)圖領(lǐng)域點比較的色彩傳遞研究[J].計算機光盤軟件與應(yīng)用，2012（02）：48-50.

[5]鄭之.基于樣本集的色彩傳遞效率研究[J].福建教育學(xué)院學(xué)報，2010（01）：122-124.

作者簡介：黃鍵（1983-），男，福建莆田人，講師，碩士，研究方向：計算機輔助設(shè)計、圖像處理、軟件開發(fā)。

作者單位：福建幼兒師范高等?？茖W(xué)?，F(xiàn)代教育技術(shù)中心，福州 350007

基金項目：本課題得到福建省教育廳A類科技項目基金支持，編號JA10064。