基于语义相似性传播的图像彩色化

作     者：孟思弘 刘浩 方昊天 僧冰枫 杜正君 MENG Sihong;LIU Hao;FANG Haotian;SENG Bingfeng;DU Zhengjun

作者机构：青海大学计算机技术与应用学院青海西宁810016 青海省智能计算与应用实验室青海西宁810016 

基　　金：青海省自然科学基金青年项目(2023-ZJ-951Q) 

出 版 物：《图学学报》 (Journal of Graphics)

年 卷 期：2025年第46卷第1期

页      码：126-138页

摘      要：图像彩色化旨在将灰度图像转换为彩色图像,这一技术在计算机图形学和计算机视觉领域内长期受到研究者们的广泛关注,并在图像复原、医学成像、电影修复、艺术创作等诸多领域广泛应用,在实际应用中展现出巨大的潜力。经过数十年的发展,研究者们提出了大量基于交互、基于规则以及基于深度学习的算法来提升图像彩色化的效果。尽管如此,现有的图像彩色化算法仍然存在一些显著的缺陷,如计算效率偏低、交互繁琐、颜色饱和度偏低以及无法避免颜色溢出现象等问题。针对上述问题,提出了一种基于语义相似性传播的图像彩色化算法。算法首先利用深度神经网络提取输入灰度图像的语义特征,并构建特征空间。然后,将图像彩色化问题形式化为一个高效的、基于语义相似性传播的能量优化问题,通过优化能量函数求解灰度图像的色度值,从而将用户提供的笔触颜色传播到图像的其他区域。此外,还采用了三线性插值的方法加速能量优化和颜色传播,大幅提升了计算效率。为了验证算法的有效性,在收集的图像集上从多个角度进行了实验评估,包括图像视觉效果、生成图像的质量、算法的运行时间,以及用户交互体验。大量定性和定量实验结果表明,该算法在更少的用户交互下实现了更准确、高效、自然的彩色化效果。

主 题 词：图像彩色化 交互式 语义相似性 传播 能量优化 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.11996/JG.j.2095-302X.2025010126

馆 藏 号：203157380...