随着时代的进步,人们对数码相机的要求也越来越高。图像作为视觉信息的载体,是我们生活中不可或缺的表达信息的一种方式。通常情况下,数码相机摄取的图片都需要做一些处理,如增强和修复,来达到令人满意的效果。目前,有很多图像处理软件,都提供了一些强大的图像调整工具来对图像进行各种处理。但是,这些工具往往都比较乏味,而且耗时。在这些图像处理的软件中,很多图像编辑是针对全局进行色彩调整,如果要对图像的局部区域进行编辑,则需要用户进行区域选择操作。这个过程对用户操作的要求较高,而且很花费时间。在用户选择出待编辑区域后,在对局部进行编辑时,通常对图像边缘的编辑效果不理想。近年来,有人提出了一些基于笔画的编辑传播方法,这些编辑传播大多都是通过保边缘的优化方法来实现的。最终都转化为解决一个较大的线性方程组问题,这不仅计算复杂,而且对内在空间需求很大。本文提出一种新的方法,避免了线性方程组的求解问题。在对图像的局部进行编辑时,用户只需在待编辑的区域上画几笔,指定每种笔画需要的编辑(如色相、饱和度、亮度),然后用我们的方法来进行编辑处理,便能实现对图像局部的调整。基于笔画的编辑算法中,我们需要一个传播编辑的方法,将用户的笔画传播到图像中笔画外的其它区域,即编辑传播方法。传统的编辑传播方法,大多都是通过建立一个能量最小化公式来解决的,本文应用一种改进的递归滤波器,将用户笔画传播到整张图像中。递归滤波器有一个无限脉冲响应,在将笔画传播到图像边缘处时无法停止传播,从而导致边缘模糊,相似区域选择不准确。在递归滤波器中,我们为滤波器添加一个自适应引导权,使其能够快速趋于0而停止笔画的传播,从而就得到了一个自适应的递归滤波器,即边缘敏感的递归滤波器。用构造的自适应递归滤波器对用户笔画进行滤波,将笔画传播到整个图像中,得到一个与输入图像大小相同的编辑图,编辑图中各个点的值为图像中对应像素点在当前笔画下的编辑量。对原图做对应编辑量大小的编辑,结合原图便能得到最后的输出图像。本文的创新点是构造了一个自适应的递归滤波器,用原图算出滤波器的引导权,通过滤波将用户笔画传播到局部区域,不仅能够较好的选择出相似区域,而且同时计算出相似区域中像素点对应的编辑量。整个编辑过程中,不涉及到线性方程组,处理速度较快;用自适应的引导算子达到保边缘效果,同时较好的保持图像的细节特征。实验结果证明,本文方法在对图像进行局部色调调整时,效果较好、速度较快。