色彩在人类视觉系统中扮演着一个非常重要的角色，同时它对于人类感知也是必不可少的。色彩传递是非真实感绘制(NPR)领域的关键技术，也是研究热点。该技术是指参考某幅图像的色彩或用户指定的色彩对另一幅图像进行用户需要的色彩调整，使后者具有某种用户所需要的色彩特征。该技术可以广泛地应用在计算机视觉、娱乐、艺术渲染、医学影像、文化遗产的数字修复等方面。 论文首先概述了非真实感绘制，比较了非真实感绘制技术和真实感技术。说明了非真实感绘制的意义、特点、分类和应用。在此基础上，本文从色彩转换、灰度图上色、图像序列色彩转换三个方面对色彩传递进行了概述，说明了色彩传递的应用价值和研究意义。 其次，论文介绍了色彩传递的基础——lαβ色彩空间，详细讨论了它与RGB色彩空间相互转换的过程。从色彩转换、灰度图上色、图像序列色彩转换三个角度分别讨论色彩传递的主要算法、并从时间复杂度、选用的传递方法等方面比较这些算法。 论文工作的重点是：(1)研究实现了具有代表性的两个色彩传递算法——简单快速的色彩转换算法和基于概率分割期望最大化局部色彩转换算法。在详细讨论两个算法的基础上，从转换效果是否自然、是否能保持细节信息的角度进行了详细的分析，说明了两个算法的优劣，并用实验结果证明了论文对两个算法分析的正确性。(2)详细介绍、分析、研究了基于模式识别的灰度图上色算法。针对该算法在源图像和目标图像的亮度分布和构图不太类似的情况下传递效果不自然的问题进行改进。提出了一种利用彩色纹理信息作为辅助以提高像素点匹配率的改进的灰度图上色算法。对实验结果的分析说明了改进算法的有效性。