基于最短路径图像着色.docx
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基于最短路径图像着色
毕业论文
题目:
基于最短路径的图像着色
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本人所呈交的毕业论文(设计)是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
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8)致谢
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5.装订顺序
1)设计(论文)
2)附件:
按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文(复印件)次序装订
3)其它
毕业设计(论文)任务书
题目:
基于最短路径的图像着色
姓名许凤英学院电气与信息学院专业电子信息班级0701学号200701030119
指导老师张可为职称讲师教研室主任刘望军陈爱萍
一、基本任务及要求:
着色是一种给黑白图像、电影或电视节目加上颜色的计算机辅助处理技术,在影视、医疗、太空探索及其它许多工业及科学领域有着广泛的应用,同时也一直是图像处理中一个活跃的、有挑战性的研究课题。
最短路径表示从图像中一点到另一点的灰度变化最平缓的路径,将它作为混色权重可以把着色问题转化为混色问题求解。
设计要求:
1.熟悉彩色化以及最短路径理论。
2.用matlab语言编程实现基于基于最短路径离的黑白图像着色算法。
3.完成毕业论文。
二、进度安排及完成时间:
1、第1~2周:
课题调研、文献检索。
2、第3~6周:
毕业设计开题报告、文献综述
3、第7周:
总体设计,完成方案的选择
4、第8~9周:
确定数据模型,算法实现
5、第10~11周:
基本算法验证、编程实现
6、第12~13周:
论文撰写。
论文初审,定稿。
7、第14周:
答辩。
摘要3
Abstract3
第1章绪论3
1.1概述3
1.2课题发展现状和前景展望3
1.3论文内容3
第2章基于最短路径的图像着色3
2.1图像着色的介绍3
2.1.1图像着色3
2.1.2颜色与色彩空间3
2.2最短路径的介绍3
2.2.1最短路径3
2.2.2最短路径的定义3
2.2.3最短路径的基本思路3
2.1.4最短路径的基本方法3
2.3利用短程线距离进行颜色混合3
第3章最短路径的图像着色在MATLAB中的实现3
3.1MATLAB的介绍3
3.2MATLAB的特点3
3.3基于最短路径的图像着色在MATLAB中的实现3
3.4基于最短路径的图像着色的结果3
结束语3
参考文献3
致谢3
基于最短路径的图像着色
摘要:
彩色化是一种给黑白图像、电影或电视节目加上颜色的计算机辅助处理技术,在影视、医疗、太空探索及其它许多工业及科学领域有着广泛的应用,同时也一直是图像处理中一个活跃的、有挑战性的研究课题。
本论文的研究课题是基于最短路径的图像着色,本文分别介绍了图像着色和最短路径的方法,然后两相结合提出了利用短程线距离进行颜色混合的算法来实现最短路径的图像着色。
基于最短路径的图像着色是一种快速的图像着色方法,在对黑白图像进行局部颜色涂抹得到涂抹图像后,运用颜色扩展的方式使整幅图像彩色化。
最后编程运用Matlab软件实现。
关键词:
图像着色,彩色化,灰度图像着色,最短路径
Colorimagesbasedontheshortestpath
Abstract:
Colorizationisacolorprocessingtechnologywithcomputer-aidedtomakecolortoblackandwhiteimage,filmandTVshow.Filmandtelevision,healthcare,spaceexplorationandmanyotherindustrialandscientificfieldshasbeenwidelyused,butalsohasbeenanactiveandchallengingresearchtopicinimageprocessing.
Researchofthisthesisisawayofcolorimageswhichbasedontheshortestpath,thethesisintroducedtheimagecoloringandshortestpath,andthencombiningthetwoproposedgeodesicdistanceusingcolormixingtoachievetheshortestpathalgorithmforimagerendering.Colorimagesbasedontheshortestpathisafastimagerenderingmethod,thelocalcolorofblackandwhiteimageafterimageappliedbypainting,usingcolortomakeexpandthewaythewholeimagecolorization.Finally,programanduseMatlabsoftwaretogainresults.
Keywords:
Imagerendering,Colorization,Grayscalecolor,Shortestpath
第1章绪论
1.1概述
彩色化是一个给黑白图像、电影或电视节目加上颜色的处理过程。
一般认为是有WilsonMarkle1970年发明,最初用于处理阿波罗登月计划获取的月球影像。
黑白电影的彩色化在上世纪80年代曾经是一个热门话题。
一些早期电影通过彩色化处理焕发了新的光彩。
尽管人们对老电影彩色化的艺术价值存在争议,但彩色化视频和图像能够增强人们的视觉效果却是不争的事实。
而且彩色化技术涉及到图像的分割、聚类、运动估计等很多图像与视频处理中的通用技术,所以当前彩色化技术研究仍然是图像处理学界一个活跃的、有挑战性的课题,而且被更多的应用于图像、视频编辑和图像通信,以及科学、工业和军事等多个领域。
短程线距离即最短路径衡量的是连接两点亮度变化最平缓的曲线上的亮度变化总量。
虽然像素亮度变化与颜色变化并非严格的一一对应,但二者之间联系紧密:
亮度剧烈变化的地方一般对应颜色的巨变,亮度平缓变化货保持恒定通常颜色变化程度也不明显。
因此可以认为,像素间的短程线距离越小,期间的颜色就越接近。
这是短程线距离能够放映亮度变化、进而可以用来进行颜色扩展的现实基础。
也是同Levin颜色扩展方法的操作类似,首先在图像各部分涂上适当颜色的线条作为初始颜色。
设有N个互不相连的涂色区域,用
表示,每个涂色区域仅对应一种颜色
,彩色化地任务就是将现有
中的颜色扩展到图像中的其他区域。
1.2课题发展现状和前景展望
最短路径问题是图论中研究的一个重要课题,它广泛应用于交通、网络寻优等领域。
此类问题不仅仅指一般地理意义上的距离最短,还可以引申到其他的度量,如时间、费用、线路容量等。
例如,城市交通中出行者选择出行路径,通信网中的最可靠路、最大容量路问题,统筹方法中关键路线问题等,都可以转化为最短路径问题。
最短路径问题要解决的就是求加权图G=
最短路径一般包括以下5种情况:
1.从某一节点到其它所有节点之间的最短路径;2.在各对节点之间的最短路径;3.在两个规定节点之间的最短路径;4.在某些规定节点通过某些规定节点之间的最短路径;5.次短或较短路径。
其中第一种情况应用最为广泛。
与图像处理的其它领域相比,在图像着色方面公开可查的资料较少。
从现有方法及本文的研究结果来看,还有许多问题需要解决或改进。
图像着色的发展前景主要偏重于以下3方面:
(1)提高图像彩色化方法的实用性。
实用性包含两个方面,一是操作简便、处理高效,二是要有逼真的处理结果。
当前在图像彩色化中还离不开人工参与,如在应用颜色扩展类方法时需要事先在图像上人工设置指示色,而颜色转移类方法则需要选择适配的参考图像。
对处理效率和处理效果的要求同各类图像处理的是一致的,即力求以最小的处理代价获得最优的处理结果。
(2)增强视频序列彩色化的稳健性。
不同于单帧图像彩色化,多帧彩色化的关键是要充分利用相邻帧的处理结果。
现有方法的突出问题表现为在后续帧的处理结果中常出现颜色偏差。
设计稳健的后续帧彩色化及对颜色偏差的检测纠正方法是下一步工作的努力方向。
可能的处理方式是综合利用相邻多帧进行运动估计及颜色传递。
(3)拓宽对纹理图像、复杂场景的适用性。
现有彩色化方法在应用上还有诸多局限性,如颜色扩展类彩色化方法不适于处理内容复杂的纹理图像,视频序列彩色化方法对于复杂场景的处理能力也有待加强。
1.3论文内容
本文的内容是利用短程线的方法实现灰度图像的着色。
基于短程线距离的颜色混合法处理速度最快,采用高效的短程线距离算法,该方法最接近实际的影像彩色化要求。
像素间短程线距离越小,其间的颜色就越相近。
这是短程线距离能够反映亮度变化、进而可以用来进行颜色扩展的现实基础。
第2章基于最短路径的图像着色
基于最短路径的图像着色分为两部分,第一部分是最短路径的实现,第二部分是图像着色部分。
并且编程在MATLAB实现最短路径的图像着色。
基于最短路径的图像着色的流程框图如图2.1。
图2.1基于最短路径的图像着色的流程框图
下面分别介绍图像着色和最短路径。
2.1图像着色的介绍
2.1.1图像着色
彩色图像的合成与分析分别是计算机图像学和计算机视觉研究的主要课题之一。
对于静止图像,影响物体表面颜色的主要物理因素是环境光的光谱能量分布和物体表面反射率。
图像台成是给定环境光信息(光谱能量分布)及前景与背景信息(物体的几何形状、位置、表面的反射率分布函数)条件下,计算所期望的场景图像的颜色。
该过程称为“着色”。
相对于黑白图像,颜色使彩色影像内容更丰富、细节更清晰,视觉效果逼真。
彩色影像的优点引发人们对黑白影像进行颜色处理的兴趣,彩色化技术应运而生。
按照应用目的及处理方式的不同,彩色化可分为伪彩色和假彩色两种类型。
1)伪彩色
彩色化最初处理的是间接视觉成像。
这类黑白影像由成像机理决定了其记录的内容本身并没有颜色,甚至并非常规意义上的图像,是表示非可见电磁波穿透特性的数据显示。
如医学上为检查人体病变采用的x光透视成像,人体各器官及正常器官与病变器官对x光的吸收率不同,经x光透视成像后体现在灰度差异上,从而间接反映体内器官的状况。
虽然这类图像本身没有颜色,但为了使图像更便于观察,常根据图像灰度添加不同的颜色以突出细节。
这种处理方式称为“伪彩色”(pseudocoloration)。
伪彩色处理通过将每个狄度级匹配到彩色空间上的一点,将单色图像映射为一幅彩色图像。
这可将按某种规则生成的映射存储在查找表中,从而简单地给每个狄度级赋予一种彩色。
如果按某种模式进行伪彩色映射而不是随机地赋值,效果可能令人更满意,一般是将灰度轴匹配到色彩空间中的一条连续的曲线上。
伪彩色处理可以是连续也可以由几种彩色单独构成。
2)假彩色
原本彩色的场景由于成像条件所限造成颜色被动丢失,即传统意义上的黑白照片、黑白电影等。
对于这类影像的处理要求为其添加自然的、接近真实的颜色,以最大限度地模拟货再现场景的原貌。
这类彩色处理方式称为“假彩色”(falsecolofization).
关于假彩色这个术语,学术界对其解释不尽相同。
有的文献并不严格区分假彩色和伪彩色,而普拉特提出的假彩色概念是将一幅由三基色描绘的彩色图像或具有同一内容的一套多光谱图像,逐像素映射到由三激励值所确定的色彩空间上。
将给黑白照片着色以模拟真实颜色这一类处理方式称作假彩色。
假彩色和伪彩色是彩色化处理的两个分支,二者应用背景不同,在处理方法上也存在很大差异。
伪彩色的处理对象本没有颜色,而是重在突出细节,要使灰度不同的像素对应不同的颜色,即以颜色差异体现灰度差异,处理过程可看作一种灰度——颜色映射,颜色选择允许一定的随意。
假彩色力求体现场景的真实性,对表现细节没有特殊要求,但颜色搭配要自然合理,以最大限度地实现逼真的彩色化效果。
2.1.2颜色与色彩空间
牛顿认为:
“准确地说,光线是没有颜色的,它所拥有的只是引起这样或那样颜色知觉的能量分布。
”现代心理学研究表明,颜色是人类认知系统对物体表面光照以及视觉环境的综合反应;缺少了其中的任何一个,都不会有颜色知觉。
光对人眼引起的视觉效果可以用色调(hue)、饱和度(saturation)及亮度(brightness)三个参量来表示,称为颜色的三要素。
1)色调
色调是颜色的一种最基本的感觉属性,这种属性可以使光谱上的不同部分区别开,即按红、橙、黄、绿、青、蓝、紫等色感觉来区分色谱段。
根据有无色调属性,可以将外界引起的色感觉分为两大体系:
彩色系(chromaticcolors)与非彩色系(achromaticcolors),前者同时具有色调、饱和度和亮度三个量度,而非彩色系只有亮度一种度量,饱和度等于零。
2)饱和度
饱和度是对有色调属性的视觉在色彩鲜艳程度上做出评判的视觉属性。
彩色系的颜色,其鲜艳程度与饱和度成正比,描述饱和度感觉的程度词是浓、淡、深、浅。
非彩色系是饱和度为零的状态,比如将彩色显示器的色彩逐渐调淡,最后就变成黑白画面。
3)亮度
亮度是区分明暗层次的非彩色觉的视觉属性,这种明暗层次决定于光刺激能量水平的高低。
亮度与色调属性无关,是只涉及明暗层次的感觉,正如用黑白全色胶卷拍照只记录明暗层次而不记录色调。
根据亮度感觉的强弱,从最明亮到最暗可以分为三个水平:
白—高亮度端的非彩色觉;黑—低亮度端的非彩色觉;灰—介于白与黑之间的中间层次亮度感觉。
三要素中,色调与饱和度又总称为色度,它既说明颜色的类别,又能表示颜色的浓淡程度。
色彩空间,是指定颜色信息的表达方式,是以多维强度值来表示颜色的描述体系。
常见色彩空间包括图像处理中广泛采用的RGB空间,应用于视频传输系统的YIQ、YUV或YCbCr空间,彩色印刷业采用的CMYK空间。
另外还有一类与颜色的基本要素,亦即人类视觉对颜色的感知密切相关的认知色彩空间,如HSI和HSV空间。
1)RGB色彩空间
图像处理中最基础、最常用的色彩空间是RGB空间。
三基色原理认为自然界中的绝大多数的彩色光能分解为互相独立的红(red)、绿(green)、蓝(blue)三种基色光;反之用互相独立的红、绿、蓝三种基色以不同的比例混合,可模拟出自然界中绝大多数的颜色。
RGB色彩空间即RGB颜色立方体,利用颜色的三基色来描述物体的颜色特征。
在计算机图像处理软件和图形处理软件的色彩管理系统中,RGB色彩空间是数字照相机、扫描仪、显示器所使用的颜色系统,是一个与设备相关的颜色空间。
也就是说,它们产生的颜色是与具体使用的设备有关的,不同的设备可能使用不同的RGB三原色,混合出的效果也不会完全相同。
2)CMYK色彩空间
CMYK(eyan青,magenta品红,yellow黄,black黑)是用于印刷的色彩空间标准。
和RGB模型不同的是,CMYK用的是减色法。
印刷品本身通常不能发光,而是通过反射光线来表现自身的颜色,例如红色的纸,是吸收了照明白光中的青色光线,反射红光到人的眼睛,使人产生红色的色感。
这种特性决定了印刷系统采用的CMY基色刚好是RGB系统三原色的补色,另外CMYK把黑色独立出来是为了提供更丰富的灰度级。
3)YIQ类色彩空间
YIQ是北美NTSC电视系统中采用的色彩系统,Y是指颜色的亮度,I和Q分别是色调和饱和度。
为了有效传输并与黑白电视兼容,YIQ系统中的Y分量提供黑白电视机要求的所有影像信息。
RGB到YIQ的变换关系为
(2.1.1)
利用人的视觉系统对亮度变化比对色调和饱和度变化更敏感这一特性,YIQ标准中表示Y时分配较大的带宽(指数字颜色所用比特数),而在表示I、Q时可以采用较小的带宽。
另外,它成为普遍应用的标准是因为在图像处理中YIQ模型的主要优点是去掉了亮度和颜色信息之间的紧密联系。
亮度是与眼中获得的光的总量成比例的,去除这种联系的重要性在于处理图像的亮度成份时能在不影响色彩成份的情况下进行。
与YIQ同属一类,YUV是欧洲PAL电视系统中采用的色彩空间,YUV的含义和YIQ一一对应,只是与RGB之间的转换关系不同。
YCbCr是JPEG的缺省色彩系统,它是从YUV色彩系统中衍生出来的,将U和V做少许调整就是Cb和Cr。
4)HIS类色彩空间
HSI色彩空间是从人的视觉系统出发,用色调(hue)、饱和度(saturation)和亮度(intensity)来描述颜色。
HSI色彩空间可以用一个圆锥空间模型来描述,此圆锥模型比较复杂,但确能把色调、亮度及饱和度的变化情形表现得很清楚。
由于人的视觉对亮度的敏感程度远强于对颜色浓淡的敏感程度,采用HSI色彩空间比RGB空间更符合人的视觉特性,也更便于色彩处理和识别。
在图像处理和计算机视觉中大量算法都可在HSI色彩空间中方便地使用,它们可以分开处理而且是相互独立的。
因此,在HSI色彩空间可以简化图像分析和处理的工作量。
HSV空间与HSI类似,区别是亮度分量的计算不同,从而使得亮度和饱和度的分布及动态范围有一定差异。
色彩空间在本质上是颜色的描述方式,考虑其对颜色的描述角度,可以用一种更为宽泛的形式对色彩空间进行分类,即分为由颜色分量表示的基本色空间和利用颜色要素表达的色彩属性空间;前者如RGB、CMYK空间,YIQ、YUV、YCbCr及HSI、HSV等空间都归为后者。
顾名思义,基本色空间重在说明颜色的构成,如RGB模型明示了颜色三基色分量,CMYK用以说明打印一种颜色需用的颜料配比。
颜色属性空间则直接与人眼对颜色的视觉感受,即颜色三要素(亮度、色调、饱和度)密切相关,更加符合人的视觉信息获取过程。
颜色属性空间的显著特征就是亮色分离。
颜色描述中是否实现亮色分离,是区分宽泛分类色彩空间的主要标志。
实现亮色分离就可以对颜色的亮度和色度进行单独处理,这为一些图像处理问题带来极大便利。
2.2最短路径的介绍
2.2.1最短路径
最短路径这一重要问题早在20世纪初就已经得到人们的高度重视,当时也有许多科学家研究这一重要问题的求解方法。
但直到1959年荷兰计算机科学家Dijkstra(迪杰斯特拉)才给出这一问题求解的基本思想,并给出了算法。
后来这个算法就成了众所周知的Dijkstra算法,也成为了一代经典。
当时的Dijkstra提出的这一算法主要解决的问题是从固定的一个点到其他各点的最短路径问题。
但是在实际生活中往往要求解决的不只是固定一点到其他点的最短路径,而是要求计算出任意两点之间的最短距离。
随着社会的不断进步,最短路径算法在人们的日常生活中显得越来越重要。
所谓最短路径就是网络中两点之间距离最短的路径,这里讲的距离可以是实际的距离,也可以引申为其他的度量,比如时间、运费、流量等。
因此,从广义上讲,最短路径算法就是从网络中找出两个点之间最小阻抗路径的算法。
2.2.2最短路径的定义
最短路径的概念:
短程线距离的概念:
(p)表示连接图像中两点r,s的曲线,Y代表像素的亮度,r,s间的短程线距离义为
(2.2.1)
短程线距离对应于连接两点的所有曲线中、沿曲线方向像素亮度值的梯度积分的最小值,即短程线表示从图像中一点到另一点的灰度变化最平缓的路径。
最短路径的离散化定义:
在数字图像中短程线距离的计算需要采用离散形式,现给出一种更直观的离散定义。
用Y表示像索的亮度,则图像中相邻两点r、s间的短程线距离为
(2.2.2)
定义图像中8连通的曲线
上的曲线距离
(2.2.3)
则图像中两点间的短程线距离等于连接这两点的所有曲线中的最短距离
(2.2.4)
这种离散定义形式便于进行计算。
短程线距离是定义在图像中的某种最短距离,在图论中也有类似的最短距离。
给定一个双向图G,它的每条边都有一个非负的长度,路径的长度即为次路径经过的边的长度之和。
图2.2.1(a)给出了一个具有五个顶点的有向图,各边上的数即为长度,假设源顶点s为1,从顶点1出发到各顶点的最短路径按长度顺序列在图2.2.1(b)中,每条路径前的数字为路径长度。
对于图像而言,如果把每个像素对应图中的顶点,相邻像素间的亮度差看作图中顶点间的边长,那么所谓短程线距离就可等效于图论中的最短距离。
(a)图
0
2
3
4
6
(b)图最短路径
图2.2.1最短路径举例
2.2.3最短路径的基本思路
为了解决最短路径问题,首先应根据要求选取一种量度标准。
然后将n个输入排成这种量度标准要求的顺序,按照这种顺序一次输入一个量。
如果这个输入和当前已经构成的在这种量度意义的部分最优解加在一起能产生一个可行解,则把此输入加到这部分最优解中,否则不加入。
这种能够在某种量度意义下得到最优解的分级处理方法称为贪心算法。
按照上面的思路,可以逐步地构造出这些最短路。
使用迄今已经生成的所有路径长度之和作为一种量度,为了使这一量度达到最小,单独的每一条路径都必须具有最小长度。
使用这一量度标准,假定已经构造了n条最短路径,则下面要构造的路径应该是下一条最短的最小长度路径。
如何根据贪心算法,确定路径上的每个节点而最终求得最短路径,Dijkstra提出了一个按路径长度递增的次序产生到各顶点的最短路径的算法。
1)假设用带权的邻接矩阵cost来表示一个带权图,
表示弧<
,
>上的权值。
若<
,
>不存在,则置
为
(在计算机上可以用允许的最大整数值来表示),S为已找到从
点出发的最短路径的集合,它的初态为空
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