基于像素相关性的高效灰度图像上色算法优化

该论文标题"基于像素相关性的灰度图像上色算法 (2009年)"主要探讨的是如何利用图像中的像素间空间邻域相关性来提高灰度图像的彩色化效率和质量。作者认识到，由于图像中相邻像素在亮度和色彩上存在显著关联，因此设计了一种混合搜索策略，结合全局最优搜索（GOS）和局部最优搜索（LOS）。 GOS策略在选取部分像素时采用恒定步长递增的方式，这些像素被视为全局关键点，它们的颜色由参考样本决定，以保证整体上色的全局一致性。而大部分像素则通过LOS策略，参考其邻域像素来确定颜色，这种方法减少了搜索成本，提高了上色速度。论文还提到，为了减少通道耦合，采用了颜色空间转换，选择在laB卢颜色空间进行颜色传递，这个空间的各通道相关性较低。 作者通过实验对比展示了本算法与Welsh算法的运行时间，如在图3(a)所示的320x210像素图像中，采用本算法时，随着步长s增大，上色速度显著提升。例如，当s=2时，使用GOS和LOS的组合使得上色时间从Welsh算法的41.36秒降低到14.625秒，速度提升超过2.8倍。这种优化在处理复杂图像如图4(a)时也同样有效，用户可以自定义样本块区域，以适应不同图像的特点。 总结来说，该论文的核心贡献在于提出了一种有效的灰度图像上色方法，它通过利用像素间的相关性，结合全局和局部搜索策略，实现了既能保证图像色彩连续性又能显著提高上色速度的效果。这在处理大型或细节丰富的图像时具有明显的优势，对实际的图像处理应用具有重要的实用价值。