图像重上色算法在计算机图像处理与计算机图形学中具有非常重要的作用,并且广泛地应用在文学、电影学、美学等各种工程领域中。近年来,从不同角度派生出了多种图像重上色算法。其中,基于像素调色板的图像重上色算法具有较为简单的编辑方式与直观的交互界面,受到许多计算机图形学与数字图像处理研究者的关注。但是传统的基于像素调色板的图像重上色算法需要进行繁琐的像素级修改,使用极不方便且容易误操作。为了解决该问题,本文提出了一种基于情绪调色板组合的图像重上色算法,使用与指定情绪相关联的调色板组合来快速修改原图片颜色风格。输入一张图像,使用优化的k-means算法创建一组最具代表性的调色板。然后,系统根据输入图像的调色板特征从预定义数据库中搜索出最佳色彩组合。最后,使用选定的情绪调色板进行图像重上色操作。采用调色板着色和加速的方法能缩减完成图像重上色的时间。在Lab颜色空间中的亮度和色彩两个维度内处理颜色转换问题,从而保证了重上色后颜色的正确性与图像质量。针对颜色和情感词一一对应问题,将颜色空间进行量化,用高斯混合模型(GMM)训练出情感语义与颜色组合之间的合理映射关系,使得算出的情绪调色板与自然语言描述的情绪更加贴近。对于不同图像自身颜色与内容特征,利用欧式距离度量函数选择出适合图像的情绪调色板。实验结果证明,本文的系统可以满足用户对图像进行重上色的目标。