色调传递,即根据原图像的色调特征对目标图像色调进行调整,是当前计算机视觉、虚拟现实与可视化领域的一项新兴技术,也是近几年计算机图像处理领域中的新课题,且在增强图像视觉效果等方面有着广泛应用。 本文首先对图像间色调传递技术的国内外有关研究进行综述,介绍了一些典型色调传递算法的原理和过程,并加以分析。之后,介绍了彩色图像处理的基本概念和颜色空间的基本知识,分析并比较了lαβ颜色模型与其他颜色模型的特点,实现了lαβ与RGB颜色空间之间的色彩转换,并对两类经典色调传递算法进行测试分析。 在上述基础上,本文提出了两种新的色调传递算法： (1)考虑到一幅图像的邻域像素在亮度及色彩上存在着极大的相关性,提出了一种基于像素相关性的灰度图像上色算法,在得到较好图像上色品质的前提下,极大地加速了灰度图像的彩色化过程,保证了上色后图像颜色在空间上的连续性。 (2)在分析现有传递算法的特性之后,引入图像分割聚类的思想对图像自动分块进行色调传递,提出了基于模糊C均值聚类的自动图像上色算法,在不需要用户交互选取样本块的情况下快速实现了图像间色调传递。 之后将图像间的色调传递技术应用于虚拟人色彩的多样性中,将每张虚拟人纹理图片分割为不同部分,绘制时依据不同分割部分随机着色,达到人群多样性的目的。