数字图像彩色化是近年来出现的一种将计算机作为辅助工具,给单色的静态图像或视频序列添加色彩信息的技术。目前已被运用到黑白老照片、数字娱乐、教育、遥感、医学及数字文化保护和修复等领域,具有广阔的应用前景和潜在价值。本文在对彩色化研究现状进行分析的基础上,以静态灰度图像的彩色化为研究内容,相关工作及主要贡献如下:1.基于局部颜色线索扩展的彩色化基于“像素空间距离越近,颜色越接近;像素的局部灰度统计特性与某种颜色线条覆盖像素的局部灰度统计特性越接近,则该像素颜色越接近于对应线条的颜色”的假设,本文提出了一种基于距离变换和初始模糊聚类的着色方法。事先由用户在输入灰度图像中勾勒一些典型的颜色线条,然后是:各种颜色线条的提取、距离变换与空间权值估计、初始模糊聚类、基于各种颜色线索的混合加权。基于上述局部颜色线索在整幅输入图像的扩展,最终得到一幅彩色化的图像。2.基于颜色传递思想的彩色化①基于分裂式分级聚类技术的高效颜色传递针对Welsh算法穷尽式搜索的邻域选择以及耗时的颜色传递过程等问题,本文给出了一种新的彩色化算法:借助分裂式分级聚类技术构建亮度特征空间的二叉树结构;基于二叉树的最近邻搜索,实现参考彩色图像向输入灰度图像的高效颜色传递。②基于高斯金字塔的多层颜色传递和梯度修正为了进一步提升算法的彩色化效果,本文引入多级颜色传递策略。首先,借助于高斯金字塔,将输入的灰度图像和参考的彩色图像表示成多分辨率形式;然后,由低分辨率向高分辨率逐层进行颜色传递;最后,基于纹理结构一致性的假设,进行颜色修正。基于上述策略,可以得到一幅视觉效果满意的彩色输出图像。