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增强与改善图像的神奇算法（4）灰度视频游戏剪辑着色 [复制链接]

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离线 jiwendu2002

楼主发表于： 2011-12-31 只看楼主倒序阅读

灰度视频动画、电影剪辑、游戏片段的着色算法

提高图像处理的智能化水平，一直是计算机图像专业人致力解决的问题。最近两位计算机科学的研究人员已经提出了一个算法，这个算法能用于提取出像素图形的低分辨率部分，提升其分辨率准确地拟合成向量图形。他们是来自微软的约翰.内斯科夫和希伯来大学的达尼.里奇斯。开发这个混合多个方法的算法，包括像素分析和样条曲线用于位图向量化，但由于算法基于8位的像素图形，并考虑了图像的这一特性，因而产生了比以前常用方法变形少得多的图像效果。
多年来，研发的一系列的图像处理算法，其智能程度在避免无尽的繁杂工作。从最简单到更复杂的实例都有体现。随着研究不断深入，有些算法融入到图像处理软件中，方便更多的人来使用，有些算法则在不断优化，展现出令人激动的前景。现将有关进展整理，分批推介给大家。原文可点击文中链接访问。

这里展示的结果全部从与windows相关的使用中获得（公式3或等同于使用局部线性的假设）。用相似光亮度像素给予更多权重的方法计算每个像素的μ，σ平均值和差异。视觉上相似的结果同样可以用高斯窗函数获得（公式2）。静态图像我们使用Matlab内置的对应稀疏线性系统的最小二乘解算器，电影片段我们使用一个多重网格解算器（普雷斯等人，1992年），使用多重网格解算器，每帧大约需要15秒。公式4中的阈值T被设置为1。

Video clip colorization examples 视频剪辑着色实例

下面的动态视频是使用8位色彩的gif格式，更好的色彩效果请使用the QuickTime的 MPEG-4 影片模式

视频剪辑着色实例。这个83帧的剪辑使用7个被标记帧来彩色化。导入灰度剪辑，设置好标记帧，产生彩色剪辑。a.两个标记帧；b.两个着色帧； c.为比较，在去色前，由原始剪辑中取出的相应帧。

标记的7个关键帧

学步视频着色实例。（a-b）5个标记帧中的2个；（c-d）43个彩色帧中的2个

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离线 jiwendu2002

发表于： 2011-12-31 只看该作者

剪辑1，火山湖，共83帧，7个标注帧。01输入的灰度剪辑，01a标注关键帧，01b着色结果

剪辑2，学步的小孩，43帧， 5个标注帧。02输入灰度剪辑，02a标注关键帧，02b着色结果

剪辑3，生日聚会，62帧，10个标注帧。03输入灰度剪辑，03a标注关键帧，03b着色结果。

剪辑4，驾驶，33帧，9个标注帧。04输入灰度剪辑，03a标注关键帧，04b着色结果。

火山湖和学步，展示了从彩色的电影剪辑中选择帧，进行灰度处理，再着色的过程。虽然整个彩色涂抹的数量非常少，着色的结果却使相当惊人。我们已经对黑白色原版的电视节目“我爱露西”的几个短片和卓别林的经典影片“摩登时代”成功地进行了着色，在这些实例中我们并没有彩色的参照物去拾取。

结论

自1970年以来尽管在图像处理方面取得了相当大的进展，着色却仍然是人工密集和消耗时间的处理过程。在这篇论文中我们已经展示了一种帮助绘画艺术家不用手工费力的着色方法。在我们的帧工作中艺术家不需要精确地勾画准确的物体轮廓，艺术家只需要在选择的帧上色彩化很少数量的像素，由计算程序在充分考虑分界线的情况下填充这些颜色。已经证明只需要令人惊异的、很少的用户工作就可以获得出色的着色效果。

措词着色的一个引人注目的特点是作为一个优化问题，分清了图像处理过程中这个问题与其他问题之间的关系。具体地说，像所演示的，我们的计算程序最大程度地减少了同样的估价函数，最小化了在不同的系统参数下分割算法的技术发展水平。在今后的工作中，我们将以这个等效值为基础，并将图像分割中的进展引入（例如，更完善的亲和度函数，更快速的优化技术）到着色问题。此外，我们计划探索能够处理色相及饱和度差异的色彩空间选择和增值方案。我们十分乐观，这些辅助性的改进措施，将使我们能够用更少数量的像素标记，完成令人信服的着色。

Note: The camera ready version of the paper can be downloaded here.最终版论文在此下载