随着以人为本的设计理念的流行,机械设计越来越体现出产品的艺术性和个性化。图像编辑传播技术的发展,为机械设计节省了大量的时间成本和人力成本。本文提出了一种基于区域生长法和图论相结合的图像彩色化方法,以及一种基于自适应变异粒子群优化支持向量机的图像编辑传播方法。主要研究如下:1.本文提出了一种基于区域生长法和图论相结合的图像彩色化方法。首先利用区域生长法提取目标图像的前景特征。然后在提取的目标图像中,根据图论重构像素间的结构关系获取相似性权值矩阵。最后根据相似权值矩阵实现颜色扩散。传统区域生长法常因种子点选取不当,造成区域特征提取不准确。本文采用最大相似性原则改善了种子点的选取准则,提高了前景特征提取的准确度,降低目标区域的误染率,使彩色化结果更准确。2.本文提出了一种基于自适应变异粒子群优化支持向量机的图像编辑传播方法。首先,本文将编辑传播转化为特征空间中使用向量机的一个分类问题,使图像彩色化在支持向量机模型下实现。然后,本文采用自适应变异粒子群算法对支持向量机进行优化,避免了支持向量机因参数选取不当造成的数据分类误差较大的问题。在图像的颜色扩散阶段,为了使图像染色更自然,本文根据图论重构图像像素之间的局部关系,通过构造像素之间的相似性权值区分不同像素在颜色扩散阶段的贡献,进而使得彩色化后的图像更自然、更逼真。实验证明,本文提出的方法在保持图像高保真度染色的前提下,明显提升算法的运行速度。在灰度图像彩色化、彩色图像二次染色等方面具有良好的效果。