图像彩色化在图形图像处理这一领域具有重要的研究意义。彩色化的过程可以视作为灰度图像添加颜色信息的过程。由于颜色信息的添加可以使得图像包含更多的信息,因此目前彩色化技术已经广泛地应用于医学,军工以及影视等多个领域。灰度图像彩色化技术需要人工交互来完成彩色化优化过程。现有的彩色化方法虽然在彩色化效果上有所提升,但只注重彩色化的效果,而忽略了算法处理性能,严重影响了用户地交互体验。为了兼顾图像彩色化的效果和处理性能,本文提出了一种基于GPU加速的近实时图像彩色化方法,并提供了基于GPU加速的着色模板,使得彩色化效果可以近实时显示。为了避免冗余运算,本文算法分为预处理和交互式处理部分。在预处理部分,运用基于方形图像块纹理特征的PatchMatch算法,保证算法可以在全局图像空间中快速地查找每个像素的K最近邻。为了保证着色线条的颜色在图像近邻像素之间能够进行双向对等传播,提出了基于压缩表示的对称稀疏矩阵并行构造算法。由于稀疏矩阵构造算法具有高度的可并行性并采用CSR存储格式保存,不但能提高了算法的处理性能,而且可以减少算法执行过程中的存储空间消耗。在交互式处理部分,本文采用共轭梯度法来求解得到稀疏线性方程组的最优解。由于本文提出的彩色化方法具有高度的可并行性,使得CUDA能较好地对算法进行并行实现。通过实验结果分析,本文算法不但能取得高质量的彩色化效果,而且使得图像彩色化效率达到近实时的处理性能。