【摘 要】
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颜色是人类视觉感知的重要组成部分,随着计算机技术及硬件的发展,彩色数字图像得到广泛传播。图像颜色迁移技术作为辅助人类欣赏和解读图像信息的重要技术手段,逐渐成为了计算机视觉领域的研究热点,并被广泛应用于影视、医学、遥感及文物修复等领域。本研究在全面分析现有方法的基础上,针对传统颜色迁移方法普遍存在的纹理细节丢失、颜色误传及层次感不足、中性色失真等问题,从图像预处理、局部颜色迁移、优化处理三个阶段进行
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颜色是人类视觉感知的重要组成部分,随着计算机技术及硬件的发展,彩色数字图像得到广泛传播。图像颜色迁移技术作为辅助人类欣赏和解读图像信息的重要技术手段,逐渐成为了计算机视觉领域的研究热点,并被广泛应用于影视、医学、遥感及文物修复等领域。本研究在全面分析现有方法的基础上,针对传统颜色迁移方法普遍存在的纹理细节丢失、颜色误传及层次感不足、中性色失真等问题,从图像预处理、局部颜色迁移、优化处理三个阶段进行了方法研究,研究内容如下:（1）构建了基于本征图像分解的颜色迁移框架,提出了一种基于图像特征色的局部颜色迁移方法。方法在保持图像细节纹理的同时,提高了特征色分割及局部颜色迁移的准确性,提升了迁移图像的颜色层次感。（2）针对五维聚类计算开销大、传统聚类分割方法破坏图像结构的问题,提出了一种基于3D网格的漂移聚类方法,通过分块量化颜色空间降维图像数据,提升了迭代运算速度,通过连通性增强消除二维平面的残留像素,保持了图像分割的结构完整性。针对特征色匹配无法综合考虑图像风格保持和局部颜色合理性的问题,引入色差-面积平衡因子,根据颜色和空间贡献度的特征色相似性匹配特征色,提高了局部颜色迁移的准确性与合理性。（3）针对颜色迁移导致的中性色丢失问题,利用源图像饱和度信息设计饱和度权重图,提出了一种基于饱和度加权的中性色增强方法,实现了对传输图像加权处理的中性色校正和保障迁移色调一致性的色调校正,在极低计算成本下解决了颜色迁移的中性色丢失、偏色和过饱和问题,提升了图像的视觉质量。（4）通过定性定量实验证明了本文改进及设计的本征分解颜色迁移框架、特征色聚类分割、中性色增强方法的有效性。主客观的评价实验证明了方法可有效保持颜色迁移图像的细节与特征色。
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