[发明专利]基于单色色盘的Lab空间映射的重着色方法

说明书

本发明公开了一种基于单色色盘的Lab空间映射的重着色方法，通过建立源图像与目标图像之间的色彩转换映射，使得重着色后的目标图像与单色盘的色彩风格相近。该方法包括：对输入的源图像和单色盘进行数据处理，包括提取源图像的主色调，获取源图像的a*b*通道色彩平面分布、主色调和色盘的色彩特征参数；根据所得数据，在a*b*通道平面内进行直线拟合、提取特征点、建立目标直线；构建a*b*空间的色彩转换矩阵；利用转换矩阵对源图像进行色彩转换的重着色。该方法能够实现任意给定色彩的风格着色，只需用户提供源图像和单色色盘，不需提供额外的参考图像，转换过程为矩阵运算简单高效，达到很好的重着色效果。

技术领域

本发明涉及一种图片渲染领域，具体涉及一种基于单色色盘的Lab空间映射的图片重着色方法。

背景技术

近年来，对图片编辑的需求出现在各种应用中，如从广告的着色处理到日常照片的渲染，这些都需要对图片进行颜色调整重新着色。目前传统的着色方法包括基于样例着色方法、基于笔画着色方法以及基于色盘着色方法。

基于样例着色方法，需要有参考图像作为输入，通常由用户指定或者其它算法生成。基于笔画着色方法，用户在图片中不同的区域用理想的颜色进行线条涂鸦，通过色彩传递算法将变化传播给相近的像素点。基于色盘着色方法，只需给定目标色盘，然而需建立起源图像主色盘与目标色盘颜色的一一对应关系。由此可见，传统的着色方法仍有很多的限制。

在对图像的着色相关领域中，公开号为103839079A的专利申请公开了一种基于分类学习的相似图形彩色化算法，从网络上收集多组样本，分为参照图像、灰度化后需要着色的目标图像以及没有灰度化的原图作为正确着色方案。该方法通过提取像素特征学习权重参数，用来衡量像素间的相似程度，从而对目标图像进行色彩迁移。虽然此专利申请实现了对灰度图像的着色，但需要通过样本的学习，工作量大，且着色的效果好坏取决于参照图像与目标图像相似的程度。

公开号为104376529A的专利申请公开了一种基于GLCM的灰度图像彩色化的方法，通过提取灰度共生矩阵特征、相似度匹配，将彩色图像的色彩迁移到灰度图像中进行着色。然而该方法需要彩色图像作为参考图像，且着色的风格效果由彩色图像决定。

公开号为103065317A的专利申请公开了一种基于色彩分类的局部色彩转移方法，能够根据用户期望对图像目标区域进行色彩转移。然而方法主要集中于对图像的局部区域着色的处理和区域边界的修正，以获得比较自然的图像效果，色彩转移仍需要参考图像标记的像素信息。

综上，大多数着色方法都需要参考图像，效果通常取决于目标图像和参考图像的相似程度，且不能按照用户自己想要的目标色实现对图像整体着色风格的任意转化。

相较于上述方法，文献[Seo S H,Park Y S,Ostromoukhov V.Image recoloringusing linear template mapping[J].Multimedia tools and applications,2013,64(2):293-308]提出了一种创新性的基于线性映射的重着色方法，建立从源图像到目标图像的色彩转换矩阵，能根据用户期望的目标色盘，实现对图片的重新着色。然而该方法需要提供至少包含二个颜色的色盘，未能解决单色色盘的着色问题。

在平面或者海报等设计中，专业设计师对色彩有更好的把控能力，可以熟练地提供多个颜色作为渲染的目标色盘。然而对于非专业用户，则希望能够提供较少的比如单色作为参考色，从而能够实现方便快捷的图片重着色处理，以上传统的着色方法并不能很好的满足此需求。

发明内容

为解决传统映射着色方法中无法满足单色色盘的着色问题，本发明提供了一种基于单色色盘的Lab空间映射的重着色方法，该方法能够实现任意给定单色色盘的风格着色，且无需参考图像就能实现图片的重着色。

本发明的技术方案为：