图像颜色编辑技术是计算机图形学与计算机视觉学科的热门课题,在动漫影视、文化遗产、娱乐广告等工程领域中,有着非常广泛的应用。本文主要研究图像编辑领域中,两种重要的算法,图像彩色化和重彩色化算法。本文在介绍了图像彩色化和重彩色化算法的背景和研究现状之后,提出了非局部邻域能量最优化图像彩色化方法。首先在构造的特征空间中,查找每个像素的非局部纹理最相似的邻域像素,重构权重函数,最后通过解稀疏线性方程组,得到图像彩色化结果。实验证明,本方法在执行效率和彩色化效果上,都有比较大的提升。其次,针对彩色化过程中图像边界的颜色渗透现象,引入了结构可知的非局部图像彩色化优化框架,本框架通过构造包含空间坐标值,亮度值和方向对齐的Gabor纹理特征向量值在内的高维特征空间,利用非局部思想,将线条颜色不仅扩散到亮度连续的局部区域,还能扩散到不连续的纹理相似区域,而无需借助显式的图像分割技术。通过利用相对总变差算子,对方向对齐的Gabor纹理特征向量加权放缩,解决了图像边界颜色渗透的问题。实验表明,本方法还能应用于选择性的图像重彩色化和去彩色化以及渐进性的图像颜色编辑中。最后,本文还提出了一种基于协调色模板和测地线距离的重彩色化方法,该方法运用新的最佳模板查找策略,得到输入图像的最佳协调色模板;并运用测地线距离对分布在最佳协调色模板阴影外的色调进行重新分配,从而得到空间连续的,颜色协调的图像重彩色化结果。还可以通过旋转最佳协调色模板阴影区域的角度,得到不同的图像重彩色化结果。通过实验发现,本文提出的几种方法在相同条件下,具有更优的效果或更快的执行效率,有比较高的实用价值。