着色是图像编辑领域中一个活跃的、有挑战性的研究课题。着色最初被定义为给黑白图像、电影或视频加上颜色的计算机辅助处理技术,实际上着色问题的研究,对于多方面的应用都具有重大意义。由于颜色信息对图像和视频效果的重要性,研究着色技术,不仅可以解决现有的有限数量的黑白电影或图像的彩色化问题,也可以给现有彩色视频和图像重新换色,生成具有多种多样颜色风格的彩色效果。而且着色在影视、医疗、太空探索及其它许多工业和科学领域也有着广泛的应用。本文提出了一系列改进的图像和视频着色的方法。首先针对基于最短距离的颜色融合方法的两个缺点进行了改进:用户交互复杂和着色结果依赖于笔画位置的好坏。采用基于彩色采样点的方法,将改进了用户交互和笔画位置依赖性的着色方法应用于彩色图的重新着色中。并对着色过程中,采样像素点的颜色匹配方法、颜色融合之前的权值调整方法进行了探索。采用基于参考图的着色方法可以提供丰富的颜色信息,减少用户交互量。针对多种基于参考图像着色方法的局限,提出一种利用参考图着色的方案。在基于亮度映射和基于训练分类的颜色传递方法的基础上,结合基于采样点的策略,提出一种不需要用户提供交互的着色方案。既改进了基于亮度映射颜色传递方法需要用户交互和着色速度慢的问题,又改进了基于训练分类图像着色前期处理复杂的局限。最后,针对着色在视频中的应用进行了探索。给出一种基于场景不变的视频着色的简单解决方法,并对使用该方法产生的累积错误结果采用基于随机最近临域块匹配的方法进行校正,或利用光流处理视频中的物体跟踪定位问题。还提出通过关键帧提取技术解决场景变化的复杂视频着色的思路,给每一个关键帧提供颜色信息或利用重复出现的场景减少用户交互。