Luminanz-Chrominanz-Modell zur Bildfarbierung

Dieses Papier bietet eine neue Methode zur Farbierung von Graustufenbildern. Während die Berechnung des Luminanzkanals direkt durch eine lineare Transformation erfolgt, ist der Farbierungsprozess ein schlecht gestelltes Problem, das einige Vorabinformationen erfordert. In der Literatur existieren zwei Klassen von Ansätzen. Die erste Klasse umfasst manuelle Methoden, bei denen der Benutzer manuell Farben auf das Bild hinzufügen muss, um es zu färben. Die zweite Klasse umfasst exemplarbasierte Ansätze, bei denen ein Farbbild mit ähnlichem semantischem Inhalt als Eingabe für die Methode bereitgestellt wird. Diese beiden Arten von Vorabinformationen haben ihre eigenen Vorteile und Nachteile. In diesem Papier wird ein neuer variationaler Rahmen für die exemplarbasierte Farbierung vorgeschlagen. Ein nichtlokaler Ansatz wird verwendet, um relevante Farben im Quellbild zu finden, um Vorschläge für Farben auf dem Graustufenbild zu unterbreiten. Die räumliche Kohärenz des Ergebnisses sowie die endgültige Farbwahl wird durch einen nichtkonvexen variationalen Rahmen auf der Basis einer totalen Variation bereitgestellt. Ein effizienter primal-dualer Algorithmus wird angeboten, und ein Nachweis seiner Konvergenz wird vorgeschlagen. In dieser Arbeit erweitern wir auch den vorgeschlagenen exemplarbasierte Ansatz, um sowohl exemplarbasierte als auch manuelle Methoden zu kombinieren. Es bietet einen einheitlichen Rahmen, der die Vorteile beider Ansätze vereint. Schließlich veranschaulichen Experimente und Vergleiche mit modernen Methoden die Effizienz unseres Vorschlags.