图像是各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用于人眼而产生视觉的实体。在人类获得各种的外界信息中,视觉信息占到了绝大部分(约80%)。颜色和灰度是决定一幅图像表现力的关键因素。而在人类视觉系统中,颜色是重要的因素。由于人眼对灰度的敏感度远不如颜色,对于一些灰度图像如：红外照片、黑白图片、磁共振成像等,如果能将之转化为彩色图像,则能够增强其视觉效果,这就要用到图像的彩色化处理。图像的彩色化过程是一个“欠约束”的病态过程,彩色化的过程就是对这个过程加上特定的条件,通过各种规整化手段来保证这个转化是唯一的。按照应用目的及处理方式的差异,彩色化可分为伪彩色和假彩色两种类型。伪彩色指处理对象本身并没有颜色属性,而通过建立灰度级与颜色的一一对应关系,将灰度图像自动的转变为彩色图像,以便人眼进行观察。与之对应,假彩色的处理对象本应具有颜色,但是颜色在成像过程中丢失,因此要利用彩色化来模拟真实的场景。本文首先对近几年来的各种彩色化算法进行了描述,对基于短程线距离的Yatziv算法进行了详细的分析。针对Yatziv彩色化方法的不足,利用了基于不平度的彩色化方法进行改进,并使用色彩空间分辨率的增减来减少彩色化过程中的计算量,即保留亮度空间的信息,抽样色彩空间的信息。经过各种试验,发现该方法的彩色化效果优于Yatziv彩色化方法。然后针对静态背景视频序列的特点,设计出一种新的视频序列彩色化方法。该方法对提取出来的背景和运动目标分别利用不平度的方法进行彩色化,根据像素之间亮度的对应关系对相邻帧图像的运动区域进行彩色化,并结合彩色化的背景实现视频序列的彩色化。