Bildfärgning är ett viktigt och svårt problem i bildbehandling med olika tillämpningar inklusive bildstyling och restaurering av kulturarv. De flesta befintliga bildfärgningsmetoder använder funktionen matchning mellan referensfärgen bilden och målet gråskalan bilden. Egenskapernas effektivitet påverkas ofta avsevärt av särdragen i den lokala bildregionen. Traditionella metoder kombinerar vanligtvis flera funktioner för att förbättra matchningen prestanda. Samma uppsättning funktioner tillämpas dock fortfarande på hela bilderna. I detta dokument, baserat på observationen att lokala regioner har olika egenskaper och därmed olika funktioner kan fungera mer effektivt, föreslår vi en ny bild colorization metod med hjälp av automatisk funktionsval med resultaten smält via en Markov Random Field (MRF) modell för förbättrad konsistens. Mer specifikt, den föreslagna algoritmen klassificerar automatiskt bildregioner som antingen enhetliga eller icke-uniform, och väljer en lämplig funktion vektor för varje lokal patch av målbilden för att bestämma färgläggningsresultaten. För detta ändamål används en deskriptor baserad på luminansavvikelse för att uppskatta sannolikheten för att varje patch ska vara enhetlig eller icke-uniform, och samma deskriptor används också för att beräkna etikettkostnaden för MRF-modellen för att bestämma vilken vektor som ska väljas för varje patch. Dessutom används likheten mellan luminansen i grannskapet som utjämningskostnaden för MRF-modellen som ökar den lokala konsekvensen av färgningsresultaten. Experimentella resultat på en mängd olika bilder visar att vår metod överträffar flera toppmoderna algoritmer, både visuellt och kvantitativt med hjälp av standardmått och en användarstudie.
I stället för att använda en statisk kombination av flera funktioner för att förbättra matchningsprestandan föreslog REF en automatisk funktionsval baserad bildfärgningsmetod via en Markov Random Field (MRF) modell.
Example-based image colorization via automatic feature selection and fusion
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}