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基于耦合非局部全变差的图像着色算法

金正猛 李晓伟 武婷婷 杨真真

金正猛, 李晓伟, 武婷婷, 杨真真. 基于耦合非局部全变差的图像着色算法[J]. 电子与信息学报, 2018, 40(11): 2547-2553. doi: 10.11999/JEIT180141
引用本文: 金正猛, 李晓伟, 武婷婷, 杨真真. 基于耦合非局部全变差的图像着色算法[J]. 电子与信息学报, 2018, 40(11): 2547-2553. doi: 10.11999/JEIT180141
Zhengmeng JIN, Xiaowei LI, Tingting WU, Zhenzhen YANG. A Coupled Non-local Total Variation Algorithm for Image Colorization[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2018, 40(11): 2547-2553. doi: 10.11999/JEIT180141
Citation: Zhengmeng JIN, Xiaowei LI, Tingting WU, Zhenzhen YANG. A Coupled Non-local Total Variation Algorithm for Image Colorization[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2018, 40(11): 2547-2553. doi: 10.11999/JEIT180141

基于耦合非局部全变差的图像着色算法

doi: 10.11999/JEIT180141
基金项目: 国家自然科学基金(11671004, 11501301, 61501251),江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX17_0742)
详细信息
    作者简介:

    金正猛:男,1982年生,副教授,研究方向为非线性偏微分方程及其在图像处理中的应用

    李晓伟:女,1993年生,硕士生,研究方向为基于偏微分方程的图像处理

    通讯作者:

    李晓伟  1163042352@qq.com

  • 中图分类号: TN911.73

A Coupled Non-local Total Variation Algorithm for Image Colorization

Funds: The National Natural Science Foundation of China (11671004, 11501301, 61501251), The Postgraduate Research & Practice Innovation Program of Jiangsu Province (KYCX17_0742)
  • 摘要: 基于局部算子的全变差(TV)模型在对纹理图像着色时,会出现颜色扩散不均匀,着色范围区域较小等问题。为了解决上述问题,该文提出基于非局部算子的耦合全变差图像着色模型,结合交替方向乘子法(ADMM),设计出相应的数值求解算法,并给出该算法的收敛性结果。该模型充分利用像素邻域亮度之间的相似性进行颜色扩散,能有效避免仅利用亮度边缘信息进行局部扩散导致颜色扩散不均匀的问题。数值实验结果表明,该模型在快速着色的同时,能有效解决颜色在纹理等细节处扩散不均匀的问题。
  • 图  1  3种模型着色效果比较

    图  2  本文算法与现有3种算法对结构图像着色效果的比较

    图  3  本文算法与现有3种算法对纹理图像着色效果的比较

    表  2  图3图像着色后的PSNR值及MSE值的比较

    图像 模型 PSNR值 MSE值
    第1排 Levin模型[4] 23.69 0.0043
    Kang模型[8] 22.74 0.0053
    金模型[9] 25.46 0.0028
    本文模型 25.82 0.0026
    第2排 Levin模型[4] 24.63 0.0034
    Kang模型[8] 22.10 0.0062
    金模型[9] 27.52 0.0018
    本文模型 26.91 0.0020
    第3排 Levin模型[4] 24.87 0.0033
    Kang模型[8] 21.71 0.0067
    金模型[9] 25.21 0.0030
    本文模型 26.04 0.0025
    第4排 Levin模型[4] 24.85 0.0033
    Kang模型[8] 21.04 0.0079
    金模型[9] 25.66 0.0027
    本文模型 25.87 0.0026
    下载: 导出CSV

    表  1  图2图像着色后的PSNR值及MSE值的比较

    图像 模型 PSNR值 MSE值
    第1排 Levin模型[4] 20.48 0.0090
    Kang模型[8] 21.53 0.0070
    金模型[9] 24.29 0.0037
    本文模型 25.31 0.0029
    第2排 Levin模型[4] 19.25 0.0119
    Kang模型[8] 25.70 0.0027
    金模型[9] 27.34 0.0018
    本文模型 29.15 0.0012
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-02-01
  • 修回日期:  2018-07-09
  • 网络出版日期:  2018-07-20
  • 刊出日期:  2018-11-01

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