框式约束下图像着色的快速算法与质量保证

本文档探讨了一种创新的图像着色算法，名为"基于框式约束的图像着色快速算法"，由仲玉培和张化朋两位作者在南京邮电大学理学院开发并发表于2018年4月的《南京邮电大学学报》(自然科学版)。该算法的核心在于通过引入控制函数，并融合Levicanoise模型的保真项，来改进传统图像着色方法。控制函数的加入有助于增强对颜色边界的有效管理，防止在着色过程中出现色彩溢出问题，从而确保了图像着色过程的稳定性和质量。 算法的优化主要依赖于交替方向乘子法(ADMM，Alternating Direction Method of Multipliers)，这是一种有效的优化技术，能够快速求解复杂的模型。通过这种方式，该模型不仅提高了计算效率，还能保证图像着色的结果既美观又符合预期的边界条件。这种方法对于处理大型或高分辨率图像具有显著优势，因为它能够在保持高质量的同时减少计算时间。 研究者在文中展示了实验结果，这些结果证实了新算法的有效性。它不仅能有效地防止图像着色过程中的颜色边界问题，还能提供出色的图像质量，满足了实际应用中的各种需求。此外，论文还提到了关键词，包括框式约束(frame constraint)、图像着色(image coloring)以及ADMM算法，这些都是理解此研究的关键概念。 该文章的关键词有助于学术界的进一步研究，也为图像处理领域提供了新的着色策略，尤其是在需要精确控制和高效性能的应用场景中。感兴趣的研究人员可以通过doi:10.14132/j.cnki.1673-5439.2018.02.010 追踪这篇论文，获取更深入的技术细节和实现方法。