计算机视觉与模式识别（二）色彩迁移

末蓝、 2022-06-12 07:08 561阅读 0赞

# 色彩迁移 #

这一个学期任务量比较大，主要是计算机视觉这门课和计算机图形学任务量有点大，所以暑假才有时间更新这系列博客，这系列博客主要是利用CImg这个库来实现一些算法，而不是应用一些算法。  
下面开始本期的介绍！

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## 1.什么是色彩迁移？ ##

![色彩迁移示例图][SouthEast]

#### 对于搞CV(Computer Vision)的人来说，什么都不如用图像来解释，解释地清楚。颜色迁移就是将目标图的整体颜色附加到你想改变的原图上，最后使得结果图拥有原图的形状信息而色彩信息来自目标图。 ####

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## 2.ColorTransfer算法 ##

在色彩迁移领域最著名的经典论文便是2001年Reinhard的Color transfer between images,谷歌学术引用量1500+，下面介绍下其中心思想：  
原图像和目标图像都是在RGB空间下，我们要将其转换至Lab空间下，利用图像的统计数据（均值和标准差）进行颜色迁移，最后转回到RGB空间中。  
我们有一个重要的假设，图像灰度值的分布近似为高斯分布。  
我们将标准正态分布记为X，原图灰度值的正态分布记为*Z*1，目标图像灰度值的正态分布记为*Z*2。  
那么由概率统计正态分布公式：  
*Z*1=*σ*1*X*\+*μ*1  
*Z*2=*σ*2*X*\+*μ*2  
因此可以得出原图像的灰度变换公式:  
  
*Z*1=*σ*1*σ*2(*Z*2−*μ*2)\+*μ*1

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## 2.实现代码 ##

#### 这里放上我的GitHub链接，里面由颜色迁移的代码 ####

[Github代码][Github]

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## 3.效果展示 ##

![SouthEast 1][]  
![SouthEast 2][]  
这是两个效果比较好的颜色迁移示例。当然这么简单高效的算法肯定也由效果奇差的时候：

## ![SouthEast 3][] ##

## 4.总结 ##

色彩迁移的初步算法是由 Reinhard等人根据*l*,*α*,*β*颜色空间中各通道互相不关联的特点，根据着色图像的统计分析确定一个线性变换，使得目标图像和原图像在*l*,*α*,*β*空间具有相同的均值和方差。这个算法的优点在于实现简单，且运行效率很高。缺点在于该算法基于整体色彩迁移，对全局颜色基调单一的图像有着良好的迁移效果，而对于颜色内容比较丰富的图像，其效果不明显。同时如果两张图像的颜色非常不同，在*l*,*α*,*β*空间颜色通道会扩大其色度差，使得结果图像出现不自然的结果。  
基于Reinhard的算法的缺点，我认为可以通过进行局部色彩迁移来进行色彩迁移。这方面的重要的论文是Local Color Transfer via Probabilistic Segmentation by Expectation-Maximization,利用GMM高斯混合模型以及修改的EM算法来对颜色区域进行分割，得到更好的局部色彩迁移结果。

[SouthEast]: /images/20220612/979cd1b3d70e476aa097014f339c5dfc.png
[Github]: https://github.com/fatetail/CImg/tree/master/Color_Transfer/Color_Transfer
[SouthEast 1]: /images/20220612/11f0dde9bf5740c4803463b3700f8d6b.png
[SouthEast 2]: /images/20220612/28f6c4eb023d476994ac87824f3944b5.png
[SouthEast 3]: /images/20220612/09c4e0c2a36a4f2d8c7deb6148a8f6d7.png