[发明专利]一种基于GLCM的灰度图像彩色化系统和方法

摘要

本发明公开一种基于GLCM的灰度图像彩色化系统和方法，包括图像分块模块、灰度共生矩阵特征提取模块、相似度匹配建立对应关系模块、颜色标记和初步修正模块、最优化着色模块；能够解决以前方法的不足并适应工程实际需求，该方法能加快图像彩色化速度，并能改进图像的彩色化效果。

主权项

一种基于GLCM的灰度图像彩色化系统，其特征在于：包括图像分块模块、灰度共生矩阵特征提取模块、相似度匹配建立对应关系模块、颜色标记和初步修正模块、最优化着色模块；所述的图像分块模块，采用像素块网格划分法，根据基本像素块进行图像划分；所述的灰度共生矩阵特征提取模块，针对每个像素块，分别计算像素块的灰度均值、方差和0°方向、45°方向、90°方向、135°方向的灰度共生矩阵，提取灰度共生矩阵的对比度、相关性、能量、同质性作为特征描述子，组成18维特征向量描述图像块的纹理特征，综合各个特征形成表征像素块的特征描述子；所述的相似度匹配建立对应关系模块，通过计算特征向量的欧氏距离表现像素块的近似程度；欧氏距离最小的灰度目标像素块，即为与之对应的最优匹配块；所述的颜色标记和初步修正模块，选取像素块的中心窗口位置作为颜色迁移点，然后计算彩色图像块中心窗口内色彩的颜色均值作为迁移色，然后同样选取灰度图像块中心窗口区域作为迁移区域，进行色彩赋值，生成标记涂鸦图像；所述的最优化着色模块，把颜色痕迹图像的颜色空间从RGB空间转换到YUV空间，构造包含所有像素颜色系数的稀疏矩阵，依据任意像素与其邻域像素颜色加权差的平方和最小原则构建方程组，此方程组用迭代法求解；所述的基本像素块数目准则是10*10，对于不能整分的图像，采取向下取整的方法；两个像素块之间相似度匹配的计算除了欧氏距离的叠加外，还要进行灰度均值、方差和灰度共生矩阵特征的权重分配；所述的像素块的灰度共生矩阵特征、方差和灰度均值的对应权重分别取值0.2，0.1和0.1，对于灰度共生矩阵中各个特征描述子的权重取值分别取0.25，0.25，0.25，0.25；像素块的中心窗口和灰度目标图像中心窗口的选取规则为：假设{ri}和{tj}是参考图像与目标图像对应的最优匹配块，设彩色参考像素块的尺寸大小为M*N,则选取的中心窗口长度范围是[M/4,3M/4]，宽度范围[N/4,3N/4]；所述的灰度共生矩阵匹配产生误配时，根据相邻像素具有相似的灰度值则具有相似颜色值的准则，进行结果修正，所述的修正过程是将计算灰度目标图像块的各中心窗口的灰度值，进行相邻九宫格区域的比对，如果发现灰度值相似，而迁移色不一致，则统计具有相似灰度值的相邻块的迁移色进行修正；所述的图像将以相邻的四方格或九宫格像素作为单个像素的方式进行着色，此单个像素记为四方格或九宫格像素块的超像素，计算四方格或九宫格像素块的亮度均值作为超像素的亮度值，此时原图像会缩减至超像素组成的新图像，新图像以超像素为彩色化的基本单元，将超像素代入最优化着色方法求解，求解得到的超像素的色度值作为四方格或九宫格所有像素的色度值。