针对传统色彩传递算法在实际应用中灵活度不高的问题,提出一种基于感兴趣区域ROI(Regions of Interest)的色彩传递算法。通过提取目标图像的感兴趣区域,将其与用户所选图像进行拼贴,得到新目标图像,并以此进行色彩传递,解决了色彩传递用户对图像色彩处理多样化、个性化需求的问题。同时,针对传统感兴趣区域提取方法容易受纹理噪声干扰、提取尺寸不易控制等问题,提出一种基于变异度的感兴趣区域提取新算法。实验结果表明,该算法效果良好。基于变异度的感兴趣区域提取算法可更准确获取图像的感兴趣区域。基于感兴趣区域的色彩传递算法可在不影响图像主体内容表达的情况下,使得色彩传递的效果更加生动多变,更具个性化,提高了色彩传递应用的灵活度。
针对传统图像水彩风格生成算法时间效率低,且容易出现色彩不协调的问题,提出一种基于奇异值分解SVD(singular value decomposition)的图像水彩风格绘制算法。利用SVD算法提取图像的主成分,再通过mean-shift算法实现图像的水彩风格效果。采用色彩传递算法,改善图像水彩风格的色彩视觉效果。实验结果表明,该算法实现的水彩风格艺术效果良好,可提高时间效率,同时色彩传递技术也使得水彩风格的艺术效果更加灵活多变。
