Abstract-Image färgläggning syftar till att producera en naturlig ser färgbild från en given gråskala bild, som fortfarande är ett utmanande problem. I detta dokument föreslår vi en ny exempelbaserad bildfärgningsmetod som utnyttjar en ny lokalitetskonsekvent sparsam representation. Med tanke på en enda referensfärg bild, vår metod automatiskt färgar målet gråskalan bild genom gles jakt. För effektivitet och robusthet fungerar vår metod på superpixelnivå. Vi extraherar låg intensitet funktioner, mellannivå textur funktioner, och hög nivå semantiska funktioner för varje superpixel, som sedan konkateneras för att bilda sin deskriptor. Samlingen av funktionsvektorer för alla superpixlar från referensbilden komponerar ordboken. Vi formulerar färgning av mål superpixlar som ett lexikon-baserat sparsamt återuppbyggnadsproblem. Inspirerad av observationen att superpixlar med liknande rumsliga läge och / eller funktion representation sannolikt kommer att matcha rumsligt nära regioner från referensbilden, introducerar vi ytterligare en lokalitet som främjar legalisering term i energiformuleringen, vilket avsevärt förbättrar matchningskonsistensen och efterföljande färgläggning resultat. Mål superpixel färgas baserat på krominance information från den dominerande referens superpixels. Slutligen, för att ytterligare förbättra samstämmigheten samtidigt som skärpan bevaras, utvecklar vi ett nytt kantbevarande filter för krominance kanaler med vägledning från mål gråskalan bild. Såvitt vi vet är detta det första arbetet på sparsamt strävan efter bildfärgning från enstaka referensbilder. Experimentella resultat visar att vår färgiseringsmetod överträffar de senaste metoderna, både visuellt och kvantitativt med hjälp av en användarstudie.
En lokal, konsekvent och sparsam metod för representationsutbildning föreslås av REF.
Example-Based Image Colorization Using Locality Consistent Sparse Representation
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}