Colorization算法matlab实现

Colorization算法是将黑白图像着色为彩色图像的一种技术。Matlab是一个非常流行的科学计算软件，它也提供了许多图像处理工具箱，可以用于实现Colorization算法。下面是一个简单的Matlab实现：

1. 读取黑白图像，并将其转换为LAB色彩空间

img_gray = imread('gray_image.jpg');
img_lab = rgb2lab(img_gray);

2. 分离出亮度通道，并将a和b通道初始化为0

img_l = img_lab(:,:,1);
img_a = zeros(size(img_l));
img_b = zeros(size(img_l));

3. 使用用户输入的彩色点对(a,b值)来初始化a和b通道

colorPoints = [100 200 150; -30 40 -60]; % 用户输入的彩色点对
for i = 1:size(colorPoints,2)
    img_a(img_l == colorPoints(1,i)) = colorPoints(2,i);
end

4. 在a和b通道中使用最近邻插值法填充剩余像素

% 最近邻插值
for i = 1:size(img_a,1)
    for j = 1:size(img_a,2)
        if img_a(i,j) == 0 && img_b(i,j) == 0
            % 找到距离当前像素最近的有颜色的像素
            [a,b] = findNearestColor(img_a,img_b,i,j);
            img_a(i,j) = a;
            img_b(i,j) = b;
        end
    end
end

5. 将a、b和亮度通道合并为彩色图像，并将其转换为RGB色彩空间

img_color = cat(3,img_l,img_a,img_b);
img_rgb = lab2rgb(img_color);

完整的代码如下：

% 读取黑白图像，并将其转换为LAB色彩空间
img_gray = imread('gray_image.jpg');
img_lab = rgb2lab(img_gray);

% 分离出亮度通道，并将a和b通道初始化为0
img_l = img_lab(:,:,1);
img_a = zeros(size(img_l));
img_b = zeros(size(img_l));

% 使用用户输入的彩色点对(a,b值)来初始化a和b通道
colorPoints = [100 200 150; -30 40 -60]; % 用户输入的彩色点对
for i = 1:size(colorPoints,2)
    img_a(img_l == colorPoints(1,i)) = colorPoints(2,i);
end

% 最近邻插值
for i = 1:size(img_a,1)
    for j = 1:size(img_a,2)
        if img_a(i,j) == 0 && img_b(i,j) == 0
            % 找到距离当前像素最近的有颜色的像素
            [a,b] = findNearestColor(img_a,img_b,i,j);
            img_a(i,j) = a;
            img_b(i,j) = b;
        end
    end
end

% 将a、b和亮度通道合并为彩色图像，并将其转换为RGB色彩空间
img_color = cat(3,img_l,img_a,img_b);
img_rgb = lab2rgb(img_color);

% 显示结果
imshow(img_rgb);

% 找到距离指定像素最近的有颜色的像素
function [a,b] = findNearestColor(img_a,img_b,i,j)
    distance = 1;
    while true
        mask = ones(size(img_a)) == 1;
        mask(i-distance:i+distance,j-distance:j+distance) = false;
        a_values = img_a(~mask);
        b_values = img_b(~mask);
        if ~isempty(a_values) && ~isempty(b_values)
            a = mode(a_values);
            b = mode(b_values);
            break;
        end
        distance = distance + 1;
    end
end

需要注意的是，这只是一个简单的实现，实际上Colorization算法有很多变种和优化方法，需要根据具体情况进行选择和修改。