改变图像颜色在图像处理中是一个很常见的问题，图像间的颜色迁移给改变图像颜色提供了一个很好的方法．图像间的颜色迁移意思是，给定两幅图像源图像与目标图像，借助目标图像的颜色特征用到源图像上，从而改变了源图像的颜色．本文在颜色迁移的基础上继续探究了改变图像颜色的方法，颜色改变的多样性以及提出的一个新概念颜色类比．本文提出的算法都是在各量相关性较小的1αβ颜色空间中进行，从我们最常见的RGB颜色空间到这个颜色空间的转换见附录二．在1αβ颜色空间中进行计算的重要性在于：我们可以在不同颜色通道间进行不同运算，而不会出现通道交叉的问题．改变颜色的多样性提出了颜色变换的线性对应跟非线性对应．主要利用目标图像1，α，β值的最大值，最小值，均值，标准方差，根据这四个量的不同组合得到不同的变换式子，从而得到不同的改变图像颜色的方法．颜色类比是根据给定的三幅图像，来改变第三幅图像的颜色．颜色类比是学习颜色风格的过程，它的实质是把这个问题转化为颜色迁移的算法．因此最重要的是估计目标图像的均值．我们首先提出了颜色类比算法的一个简单算法，根据给定的三幅图像来估计其所需要的均值，未考虑到第三幅图像与第一幅图像的关联性，但是得到的效果也较好．之后提出颜色类比的改进算法，考虑到了它们之间的相关性，在计算所需的均值时加进了一个关联系数，该系数是第三幅图像与第一幅图像数据标准方差的比值，从而使算法更科学，得到的效果更加自然逼真．