Luminance-Chrominance Model for Image Colorization

本文提出了一种对灰度图像进行彩色化的新方法。虽然反向操作只是一个标准问题，但着色过程是一个不适定的问题，需要一些先验知识。文献中存在两类方法。第一个类包含手动方法，需要用户手动在图像上添加颜色以进行着色。第二类包括基于示例的方法，其中提供了具有类似语义内容的彩色图像作为方法的输入。这两类先验知识各有优缺点。本文提出了一种新的基于样本着色的变分框架。使用非局部方法查找源图像中的相关颜色，以建议灰度图像上的颜色。结果的空间一致性以及最终的颜色选择是由基于总变化的非凸变化框架提供的。给出了一种有效的原对偶算法，并证明了其收敛性。在这项工作中，我们还扩展了所提出的基于范例的方法，以结合基于范例的和手动方法。它提供了一个统一两种方法优点的单一框架。最后，通过实验和与最新方法的比较，证明了该方法的有效性。

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长期档案馆：马尔迪2014年11月25日-18:41:15

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Fabien Pierre、Jean-François Aujol、Aurélie Bugeau、Nicolas Papadakis、Vinh-Thong Ta。图像着色的亮度-色度模型。2014⟨hal-01051308⟩

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