基于字典学习与稀疏表示的灰度图像颜色重建算法

• 作者: 岑翼刚 张勋 胡绍海 赵瑞珍
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 颜色重建 稀疏表示 字典学习 压缩感知
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1092-1098,1108
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 5910字
• 语种: 中文

摘要

为了充分利用参考彩色图像与待处理灰度图像的关联关系,进一步提高图像颜色重建的自动化程度,利用稀疏表示理论和字典学习方法,提出一种自动全局图像着色算法.首先利用图像亮度、特征信息、图像颜色信息之间的相关性,依据参考图像训练出一个亮度-特征-颜色的联合字典;然后利用目标灰度图像的亮度和特征信息计算出其在该字典下的稀疏表示系数;最后利用上述联合字典与计算得到的稀疏表示系数进行灰度图像的颜色信息重建.文中算法无需进行图像分割,针对整幅图像进行着色,是一种自动的全局算法.实验结果表明,该算法可以有效地对灰度图像进行着色,对于色调单一的图像,着色效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岑翼刚	北京交通大学信息科学研究所	15	101	6.0	9.0
2	赵瑞珍		7	171	6.0	7.0
3	胡绍海		5	142	4.0	5.0
4	张勋	北京交通大学信息科学研究所	2	18	1.0	2.0