35、图像着色与阴影去除技术：创新方法与实践成果

图像着色与阴影去除技术：创新方法与实践成果

在图像处理领域，图像着色和阴影去除是两个重要的研究方向。图像着色旨在为灰度图像赋予色彩，而阴影去除则致力于消除图像中的阴影，以提升图像质量和计算机视觉任务的性能。本文将详细介绍一种统一的图像着色模型以及一种基于邻域区域重光照的单图像阴影去除方法。

统一的图像着色模型

在图像着色方面，传统的基于示例和手动着色方法各有优缺点。基于示例的着色方法虽然解决了手动着色中绘制涂鸦的繁琐工作，但源图像的选择往往困难，且结果常包含错误；手动着色方法则需要用户提供大量涂鸦信息，且缺乏足够的全局信息。为了结合这两种方法的优势，研究人员提出了一种统一的图像着色模型。

耦合总变分（TVc）

该模型引入了耦合总变分（TVc）的概念，用于耦合亮度通道（Y）和色度通道（U、V），以更好地保留图像的轮廓。TVc的表达式有两种情况：
- (TVc = \sqrt{a^2 + b^2})
- (TVc = \sqrt{a^2 + \sqrt{b^2}})

通过实验，研究人员选择了(\gamma = 25)作为所有实验的参数。在与未耦合的模型进行比较时，发现未耦合的结果完全模糊，着色过程失败，而TVc能够有效地保留图像的轮廓。

算法实现

为了实现该模型，研究人员提出了一种基于原始 - 对偶算法的最小 - 最大版本。该算法的主要步骤如下：
1. 初始化：
- (u_0 \leftarrow \sum_{i} w_i c_i)
- ((p_0) 1 \leftarrow \nabla Y)
- ((p_0) {