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研究生: 張佑瑋
Yu-wei Chang
論文名稱: 自動灰階影像上色系統
Automatic grayscale image colorization
指導教授: 楊傳凱
Chuan-kai Yang
口試委員: 李育杰
Yuh-Jye Lee
項天瑞
Tien-Ruey Hsiang
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 管理學院 - 資訊管理系
Department of Information Management
論文出版年: 2005
畢業學年度: 93
語文別: 中文
論文頁數: 57
中文關鍵詞: 灰階影像彩色化
外文關鍵詞: grayscale image, colorization
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  • 灰階影像著色是一門很重要的領域。針對如何影像著色品質改善的方法不斷被提出來,但是仍然有一些問題尚未完全解決,例如自動化。沒有自動化,則灰階影像著色的過程就有可能非常瑣碎。我們希望能將一張灰色的影像上色,而其彩色化過程是完全交由電腦來解決的。Welsh等人提出一種很簡單的自動上色方法,利用一張灰階和一張參考的彩色照片即可為灰階影像上色。
    近年來材質合成的相關論文陸續被提出,而我們的方法正是結合了Welsh和材質合成的概念。對於自然場景中的灰階照片,我們能很清楚的判斷出「樹」、「山」、「河」,並且自動在腦海中賦予顏色,且一個自然場景所包含的材質的種類數目是十分有限的。基於這個理想下,材質的認定在灰階轉換中扮演了不小的角色。一旦材質能夠判斷,對於自然中的景物就可以較容易做到自動化的結果。
    判斷材質方面,利用3×3或5×5等不同的鄰域大小,將此集合看成是一個「微影像」。根據此影像中的統計特徵、材質訊息,從我們參考的彩色影像中找出最相近的材質,接著將此材質的顏色轉換至原來的灰階影像上。另外,影像上色為一冗長過程,如何能有效率的著色也是一個亟欲解決的問題。對此,我們借用在材質合成論文中提出的「樹狀結構向量化」(tree-structure vector quantization)來加快整個灰階比對的過程。
    本論文提出材質的概念,因此特性能夠有效的描述出物件內部明亮度分佈的情況,也就是所謂的材質特性,然後再利用鄰域的平均、標準差和材質等來做顏色對映的方法。實驗結果也顯出,結合材質特性能比L2 norm更精確,也更能轉出正確的色彩。


    摘要I 第一章 緒論1 1.1 背景1 1.2 研究動機2 1.3影像彩色化流程4 第二章 文獻探討6 2.1 灰階影像彩色化6 2.2 材質合成11 第三章 彩色化16 3.1 方法簡介16 3.2 彩色化19 第四章 實驗結果30 4.1實驗環境30 4.2 實驗結果30 第五章 結論45 參考文獻48

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