摘 要：Reinhard色彩遷移算法，是計算機圖像領(lǐng)域中的一種特殊算法，輸入?yún)⒖紙D像與目標(biāo)圖像，經(jīng)過計算輸出結(jié)果。目標(biāo)圖像保持原有的圖像特征并附加了參考圖像的色彩特征。本文的研究圖像間的色彩遷移Reinhard算法，研究CUDA并行運算在Reinhard算法上面的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：CUDA；Reinhard色彩遷移算法；研究

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.08.133

1 色彩空間[1]

色彩空間的表達形式是多樣的，不同的種類的色彩空間是相同構(gòu)建的，因此不同的色彩空間之間可以經(jīng)過矩陣計算進行轉(zhuǎn)換。

RGB色彩空間的坐標(biāo)中的三個軸線分別代表（R）紅、（G）綠、（B）藍三原色，坐標(biāo)軸的原點代表黑色，RGB空間可以看成一個立方體，與原點對應(yīng)的立方體的點代表白色，在RGB立方體空間中所有的點分別對應(yīng)不同的顏色，混合的各個分量具有一定的相關(guān)性。

lαβ空間，降低了RGB色彩通道之間的相關(guān)性，其中l(wèi)表示非彩色通道， α代表的黃-藍通道，β表示紅-綠通道。Lαβ空間可以很大程度的降低色彩通道的相關(guān)性，所以我們在進行色彩遷移的時候可以利用lαβ空間進行計算操作。

2 色彩空間的轉(zhuǎn)換公式[2]

將圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到lαβ空間。

經(jīng)過這三個步驟就完成了從RGB空間到lαβ空間的轉(zhuǎn)換。

3 色彩遷移算法—Reinhard算法說明[2]

Reinhard算法需要在lαβ色彩空間進行計算，計算過程中匹配目標(biāo)圖像與參考圖像當(dāng)中各個顏色通道的統(tǒng)計信息--均值與標(biāo)準(zhǔn)差，根據(jù)計算結(jié)果改變目標(biāo)圖像的顏色分布并與參考圖像之間的顏色分布相匹配。

假設(shè)l、a、b分別是著色圖像lαβ通道原有的數(shù)據(jù)，L、A、B分別是變換后得到新的源圖像lαβ通道的值，ml、ma、mb和ml、ma、mb分別是著色圖像和源圖像的三個顏色通道的均值，nl、na、nb和nl、na、nb表示它們的標(biāo)準(zhǔn)方差。公式如下：

將得到的目標(biāo)圖像的各個像素值由lαβ色彩空間轉(zhuǎn)換到RGB色彩空間，完成這個色彩遷移的過程。

4 Reinhard算法GPU并行計算研究

Reinhard算法需要在lαβ色彩空間進行計算，計算過程中匹配目標(biāo)圖像與參考圖像當(dāng)中各個顏色通道的統(tǒng)計信息--均值與標(biāo)準(zhǔn)差，根據(jù)計算結(jié)果改變目標(biāo)圖像的顏色分布并與參考圖像之間的顏色分布相匹配。在該算法中需要計算機遍歷圖像中每個像素點，計算出每個像素點的RGB的值，以及均值與標(biāo)準(zhǔn)差。如果只利用CPU進行運算，可能運算速度會變得很慢，如果需要CPU和GPU同時進行運算，那么運算時間會變得很快，

GPU高性能CUDA編程的時候涉及到多個線程以及線程塊，多個線程可以同時進行，同時遍歷計算RGB的值，最后輸出結(jié)果，運算的結(jié)果比單CPU的運算效果快，這也就是圖形學(xué)并行計算的優(yōu)勢。

5 相關(guān)試驗結(jié)果

參考文獻：

[1]胡國飛，傅健，彭群生.自適應(yīng)顏色遷移[J].計算機學(xué)報，2004，27（09）：1245-1249.

[2]鐘高峰.色彩遷移算法研究[D]. 廣東工業(yè)大學(xué)，2008.

作者簡介：邱曉樸（1991-），河北邯鄲人，研究方向：計算機應(yīng)用技術(shù)。