图像色彩风格迁移方法、设备及介质技术

本发明专利技术公开了一种图像色彩风格迁移方法、设备及介质，属于图像色彩迁移领域，包括步骤：源图像与色彩风格目标图像色彩信息提取及颜色空间转换；构建像素级色彩高斯混合模型；连续的色彩迁移迭代优化；色彩迁移后图像颜色空间转换。本发明专利技术实现了平滑且稳定的图像色彩风格迁移。格迁移。格迁移。

【技术实现步骤摘要】
图像色彩风格迁移方法、设备及介质


[0001]本专利技术涉及图像色彩迁移领域，更为具体的，涉及一种图像色彩风格迁移方法、设备及介质。

技术介绍

[0002]近年来随着自媒体的流行和短视频的广为流传，对于短视频相关的图像和视频编辑技术有了新的需求。色彩是一种通过视觉传递信息的重要途径，例如：白色可以传递寒冷、纯洁，红色可以传递热情、狂热。利用不同的颜色风格可以令图像作品和视频作品传递不一样的视觉信息，产生差异化的观感。当我们需要某一种特定风格的图像内容时，可以通过调色软件进行人工色彩调整以达到与目标色彩风格相同的色彩表达。依靠人工的色彩调整会耗费大量的时间和精力，且对操作者的技术要求门槛较高；由此诞生了一系列自动将图像的色彩风格迁移至与目标图像一致的算法。
[0003]然而，目前已存在的色彩风格迁移的方法存在着各种各样的问题，比如：（1）只能进行全局色彩迁移，局部色彩容易出现失真；（2）色彩迁移效果不连续，容易出现颜色断层；（3）目标色彩分布较复杂时会造成色彩迁移失败；（4）色彩迁移时效性低，处理速度慢。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种图像色彩风格迁移方法、设备及介质，实现了平滑且稳定的图像色彩风格迁移等。
[0005]本专利技术的目的是通过以下方案实现的：一种图像色彩风格迁移方法，包括如下步骤：A、提取源图像与色彩风格目标图像的色彩信息，再转换到同一图像颜色空间；B、设定色彩风格目标图像的任一像素点在同一图像颜色空间中的色彩概率分布服从以源图像所有像素点作为高斯质心的高斯混合模型，构建像素级色彩高斯混合模型；C、利用构建的像素级色彩高斯混合模型，计算源图像所有像素点在同一图像颜色空间下的拉普拉斯算子离散近似；利用拉普拉斯离散近似计算的结果，进行连续的色彩迁移；D、色彩迁移完成后，进行图像颜色空间转换，获得经过色彩风格迁移的图像。
[0006]进一步地，所述提取源图像与色彩风格目标图像的色彩信息，再转换到同一图像颜色空间，包括子步骤：首先，将输入的源图像记为，其像素总数量记为，读取所有像素点的RGB数值，记为，m表示源图像像素点序号，其中表示源图像第个像素点的RGB数值，分别表示第m个像素点Red、Green、Blue三个颜色通道的数值；输入的色彩风格目标图像，其像素总数量记为，读取所有像素点的RGB数值，记为，其中表示色彩风格目标图像第个像素点的RGB数值；k表示色彩风格目标图像像素
点序号；然后，将源图像和色彩风格目标图像的所有像素点和转换到LAB色彩空间，分别记为和，其中，，*用于标识区分转换前后的变量。
[0007]进一步地，所述设定色彩风格目标图像的任一像素点在同一图像颜色空间中的色彩概率分布服从以源图像所有像素点作为高斯质心的高斯混合模型，构建像素级色彩高斯混合模型，包括子步骤：首先，设定色彩风格目标图像的任一像素点在LAB色彩空间中的色彩概率分布服从以源图像所有像素点作为高斯质心的高斯混合模型，即：其中，记为；，为单位矩阵；为源图像第m个像素点的方差数值；P表示概率分布函数，e表示自然常数；T表示转置；然后，令M=H.W，其中为源图像每列像素个数即图像高度、为源图像每行像素个数即图像宽度，则源图像的所有像素点均有唯一对应的坐标，记的第个像素点的坐标为，S的第1个像素点的坐标记为，完成构建像素级色彩高斯混合模型。
[0008]进一步地，在完成构建像素级色彩高斯混合模型之后，包括步骤：所述计算源图像所有像素点在同一图像颜色空间下的拉普拉斯算子离散近似，包括子步骤：计算源图像所有像素点在LAB空间下的拉普拉斯算子离散近似，记为，其中为离散拉普拉斯算子。
[0009]进一步地，所述利用拉普拉斯离散近似计算的结果，进行连续的色彩迁移，包括子步骤：C1.记第次迭代优化后得到的概率集合为；记第次迭代优化后得到的方差为，记第次迭代优化后所得到的色彩风格图像各像素在LAB空间下的数值为，设定优化系数、设定最大迭代次数和设定初始化迭代计数；C2.在第次迭代中，对源图像第个像素点和色彩风格目标图像第个像素点，按照如下公式将进行更新，更新后的记为：
m'中的'用于标识区分m，且m'的取值范围仍为1,2,...,M；C3.在迭代中，对源图像的所有像素点和色彩风格目标图像的所有像素点，执行步骤C2，获取优化后的；C4.在第次迭代中，对源图像的第个像素点按照如下公式计算：C5.在第次迭代中，对源图像所有像素点执行步骤C4，获得优化后的；C6.在第次迭代中，对源图像的第个像素点按照如下公式计算：其中，|| || 表示模长计算运算；C7.在第次迭代中，对源图像所有像素点执行步骤C6，获得优化后的；C8.迭代次数q增加1；C9.重复执行步骤C2至C8，直到时停止；此时得到的源图像经过色彩风格迁移后的图像在LAB色彩空间下的表示为：，其中，其中， 表示在执行完qmax次迭代后，源图像对应的所有像素点在LAB色彩空间下的集合，分别表示其在L、A、B三个通道下的数值。
[0010]进一步地，所述色彩迁移完成后，进行图像颜色空间转换，获得经过色彩风格迁移的图像，包括子步骤：D1.对第个像素点按照如下公式进行线性变换：个像素点按照如下公式进行线性变换：个像素点按照如下公式进行线性变换：
其中，、、分别表示经过线性变换后的数值对，在XYZ三个通道下各自的数值；D2.对第个像素点按照如下公式进行非线性变换：个像素点按照如下公式进行非线性变换：其中，分别表示在经过非线性变换后第m个像素点在XYZ三通道的值；a表示函数自变量，表示非线性变化函数；D3.对第个像素点按照如下公式进行反归一化：其中，分别表示经过反归一化后源图像对应像素点m在XYZ空间的数值对；D4.对第个像素点按照如下公式进行逆转换运算：其中表示矩阵逆运算；表示经过逆转换运算后源图像对应像素点m在RGB空间的数值对；D5.对第个像素点按照如下公式进行逆伽马变换与裁剪运算：个像素点按照如下公式进行逆伽马变换与裁剪运算：个像素点按照如下公式进行逆伽马变换与裁剪运算：其中，分别表示经过逆伽马变换与裁剪运算后源图像对应像素点m在RGB空间的数值对；表示逆伽马变换，表示裁减运算；D6.对第个像素点按照如下公式进行RGB预估：
其中，表示源图像第m个像素点的RGB预估值数值对，分别表示在R、G、B三个通道下的数值；D7.对的所有像素点执行步骤D1至D7，得到最终经过色彩风格迁后的像素集合；D8.排列中所有像素点，即可获得最终的经过色彩风格迁移的幅面为的RGB图像；R、G、B分别表示图像的红绿蓝通道符号表示。
[0011]进一步地，所述将源图像和色彩风格目标图像的所有像素点和转换到LAB色彩空间，包括子步骤：（1）RGB归一化：其中，分别表示源图像Red、Green、Blue通道经过归一化后的数值；（2）进行伽马变换：（2）进行伽马变换：（2）进行伽马变换：表示函数自变量，表示伽马变换函数；，，分别表示源图像第m个像素点进行伽马变换后的Red、Green、Blue通道的数值；分别表示源图像Red、G本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像色彩风格迁移方法，其特征在于，包括如下步骤：A、提取源图像与色彩风格目标图像的色彩信息，再转换到同一图像颜色空间；B、设定色彩风格目标图像的任一像素点在同一图像颜色空间中的色彩概率分布服从以源图像所有像素点作为高斯质心的高斯混合模型，构建像素级色彩高斯混合模型；C、利用构建的像素级色彩高斯混合模型，计算源图像所有像素点在同一图像颜色空间下的拉普拉斯算子离散近似；利用拉普拉斯离散近似计算的结果，进行连续的色彩迁移；D、色彩迁移完成后，进行图像颜色空间转换，获得经过色彩风格迁移的图像。2.根据权利要求1所述的图像色彩风格迁移方法，其特征在于，所述提取源图像与色彩风格目标图像的色彩信息，再转换到同一图像颜色空间，包括子步骤：首先，将输入的源图像记为，其像素总数量记为，读取所有像素点的RGB数值，记为，m表示源图像像素点序号，其中表示源图像第个像素点的RGB数值，分别表示第m个像素点Red、Green、Blue三个颜色通道的数值；输入的色彩风格目标图像，其像素总数量记为，读取所有像素点的RGB数值，记为，其中表示色彩风格目标图像第个像素点的RGB数值；k表示色彩风格目标图像像素点序号；然后，将源图像和色彩风格目标图像的所有像素点和转换到LAB色彩空间，分别记为和，其中，，*用于标识区分转换前后的变量。3.根据权利要求2所述的图像色彩风格迁移方法，其特征在于，所述设定色彩风格目标图像的任一像素点在同一图像颜色空间中的色彩概率分布服从以源图像所有像素点作为高斯质心的高斯混合模型，构建像素级色彩高斯混合模型，包括子步骤：首先，设定色彩风格目标图像的任一像素点在LAB色彩空间中的色彩概率分布服从以源图像所有像素点作为高斯质心的高斯混合模型，即：其中，记为；，为单位矩阵；为源图像第m个像素点的方差数值；P表示概率分布函数，e表示自然常数；T表示转置；然后，令M=H.W，其中为源图像每列像素个数即图像高度、为源图像每行像素个数即图像宽度，则源图像的所有像素点均有唯一对应的坐标，记的第个像素点的坐标为，S的第1个像素点的坐标记为，完成构建像素级色彩高斯混合模型。4.根据权利要求3所述的图像色彩风格迁移方法，其特征在于，在完成构建像素级色彩
高斯混合模型之后，包括步骤：所述计算源图像所有像素点在同一图像颜色空间下的拉普拉斯算子离散近似，包括子步骤：计算源图像所有像素点在LAB空间下的拉普拉斯算子离散近似，记为，其中为离散拉普拉斯算子。5.根据权利要求4所述的图像色彩风格迁移方法，其特征在于，所述利用拉普拉斯离散近似计算的结果，进行连续的色彩迁移，包括子步骤：C1.记第次迭代优化后得到的概率集合为；记第次迭代优化后得到的方差为，记第次迭代优化后所得到的色彩风格图像各像素在LAB空间下的数值为，设定优化系数、设定最大迭代次数和设定初始化迭代计数；C2.在第次迭代中，对源图像第个像素点和色彩风格目标图像第个像素点，按照如下公式将进行更新，更新后的记为：m'中的'用于标识区分m，且m'的取值范围仍为1,2,...,M；C3.在迭代中，对源图像的所有像素点和色彩风格目标图像的所有像素点，执行步骤C2，获取优化后的；C4.在第次迭代中，对源图像的第个像素点按照如下公式计算：C5.在第次迭代中，对源图像所有像素点执行步骤C4，获得优化后的；C6.在第次迭代中，对源图像的第个像素点按照如下公式计算：其中，|| || 表示模长计算运算；C7.在第次迭代中，对源图像所有像素点执行步骤C6，获得优化后的；C8.迭代次数q增加1；C9.重复执行步骤C2至C8，直到时停止；此时得到的源图像经过色彩风格迁移后的图像在LAB色彩空间下的表示为：，其中
，其中， 表示在执行完qmax次迭代后，源图像对应的所有像素点在LAB色彩空间下的集合，分别...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨瀚，陈尧森，王毅，
申请(专利权)人：成都索贝数码科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：