色彩轉移算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、當前，隨著計算機硬件及多媒體技術的發(fā)展，圖像處理在人們的日常生活中起了巨大作用。而在這當中，又以彩色圖像處理算法對人們有著最直接的影響。所以，針對彩色圖像開發(fā)的各種算法已成為圖像處理領域的研究熱點之一。而目前大部分的彩色圖像處理算法都為灰度圖像的直接過渡，缺乏對彩色圖像特定應用的針對性。 基于以上原因，本文研究了近年來彩色圖像處理領域的一種特殊算法——圖像間的色彩轉移算法。該算法的輸入為一幅源彩色圖像和目標彩色圖像，輸出為一幅保

2、持目標圖像輪廓并擁有源圖像色彩的圖像。色彩轉移的原始算法于2001年提出，近幾年來，國內外的學者紛紛提出了一些針對它的改進算法，目的或使之效果更好，或把它應用于一些新的領域。這些都表明了色彩轉移，在產(chǎn)生一幅新圖像、除霧、產(chǎn)生特技效果及視頻處理等方面有著重要的應用。 本文深入研究了國內外有關色彩轉移算法的方法和原理，首先介紹了原始色彩轉移算法的原理和過程，給出了色彩轉移在三方面應用的實驗結果，分析了它的一些不足并歸納提出了近年來的

3、兩大類改進算法：基于轉移方法的改進和基于彩色分割方法的改進。其中基于轉移方法的改進介紹了各種彩色空間和色彩感知的基礎，在分析當前一些改進算法的基礎上，提出了一種改進的PCA算法來實現(xiàn)更好的色彩轉移，并嘗試運用ICA來完成色彩轉移；基于彩色分割方法的改進介紹了彩色圖像分割的基本原理，分析了目前存在的針對彩色圖像的幾種手動和自動分割算法，并提出了用FCM來自動分割源彩色圖像和目標彩色圖像，以便自動地完成分區(qū)域色彩轉移。 最后對色彩轉

4、移算法作用于實時人臉視頻圖像提出了相應的改進算法，它避免了原始算法直接作用于人臉圖像所產(chǎn)生的背景色彩偏差問題，能在滿足實時性要求的前提下改進人臉和頭發(fā)的色彩感觀。具體方法為：首先將視頻中的人臉和頭發(fā)區(qū)域分割出來，然后利用分割好的源人臉化妝圖像對人臉視頻的每一幀分別進行分區(qū)域色彩轉移，最后確定疊加系數(shù)來得到最終結果。 本文中的大多數(shù)算法都給出了在OpenCV1.0+VC6.0或Matlab下的仿真結果。通過一些色彩轉移算法在特定領