[发明专利]一种基于L0梯度保持的颜色转换方法

说明书

本发明公开了一种基于L0梯度保持的颜色转换方法，该方法首先根据颜色特征对原图像和参考图像进行聚类并提取主色调以建立原图像和参考图像之间的颜色映射关系，然后对原图像采样并将不同主色调的映射转换到相应样本上，利用样本和主色调的相似性及样本之间的相似性对样本编辑进行优化，最后考虑到不同物体边缘的梯度刻画物体的细节，采用了一种基于L0梯度保持建立优化模型，对图像的细节和边缘优化。该发明能够保证原图像颜色相似的像素编辑后仍相似，而且能够保持图像细节及边缘结构，即使不同主色调编辑差异比较大。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于L0梯度保持的颜色转换方法。

背景技术

颜色转换是根据提供的参考图像的颜色修改待编辑的原图像的颜色，以期求新图像在保持原图像内容的同时其新颜色与参考图像的主颜色一致。主要考虑两个方面：一是颜色映射，如何准确地将参考图像的颜色映射到原图像上。二是细节保持，如何使得新生成的图像的细节与原图像一致。

为了使新图像的颜色与参考图像的一致，人们提出了各种方案，但仍有一些问题需要解决。一是新图像的效果过度依赖于参考图像的选择，当参考图像的颜色分布与原图像的匹配度较低时，不能保证相似的颜色映射后仍然相似；二是由于颜色各分量之间并非完全线性无关或由于映射技术的原因，映射后可能有非正常的新颜色出现。

为了保持原图像的细节，各种局部特征保持的技术被讨论。然而，在颜色转换过程中，各种主色调通常按照不同的方式映射，在相邻两个具有不同主色调的区域边缘，他们的结构将不再保持，而现有的无论是显式的梯度保持约束或者隐含的滤波模型都采用统一的方式对待所有像素，使得图像的边缘可能出现模糊或者细节不能很多地保持。由于大部分像素保持其局部特征，而这些边缘像素的特征将发生改变。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术的缺陷，提出了一种基于L0梯度保持的颜色转换方法。本发明采用提取主色调并建立原图像和参考图像对应主色调之间的映射技术以降低对待编辑原图像和参考图像的颜色概率分布一致性的要求。L0梯度保持的方案不再强制要求所有像素保持原有梯度值，同以往的方法相比，其具有理想的边缘保持特性，即使相邻两个区域的转换方式差异较大。

为实现上述目的，本发明采用了一种基于L0梯度保持的颜色转换方法，包括三个部分：主色调映射、样本颜色转换和细节优化，具体为：首先根据颜色特征对原图像和参考图像进行聚类并提取主色调以建立原图像和参考图像之间的颜色映射关系，然后对原图像采样并将不同主色调的映射转换到相应样本上，利用样本和主色调的相似性及样本之间的相似性对样本编辑进行优化，最后采用基于L0梯度保持建立优化模型，对图像的细节和边缘优化。

优选地，在主色调映射时：原图像和参考图像使用k-means算法进行聚类，计算每个类对应的均值和方差，每一类代表一种主色调；利用这些主色调信息，建立一个相似矩阵，得到两两之间的相似度，继而采用二项图最大匹配算法建立原图像和参考图像主色调之间的映射。

优选地，在样本颜色映射时：对原图像做超像素分割，并提取每个超像素的中心位置作为样本。根据每个样本所属类主色调的映射计算该样本的初始转换颜色，然后依据样本点与相应聚类中心的相似度越高，初始转换颜色越准确及相似颜色遵循相似变换的原则对聚类错误的样本转换颜色矫正。

优选地，在细节优化时：将每个样本的转换颜色扩散到对应超像素所有像素，基于边缘像素梯度可变化的思想建立L0梯度保持优化模型。该模型是一个非凸问题，采用迭代方法分步求解，先估算每个像素的梯度值，然后将模型转化为凸优化直接求解，再根据求得结果重新计算梯度值，循环迭代直至参数达到给定阈值，最终计算的像素颜色值即为转换结果。

本发明的有益效果：

(1)本发明的颜色转换方法能够使得相似的颜色转换后仍相似，而且图像的边缘结构清晰保持即使每个主颜色的转换方式差异较大。