こんにちは、Habrahabr。 今日は色付けします。
ここに何がありますか？ 白黒で類似した色のカラー画像を検索し、最初から2番目に色を転送する方法があります。
カラー画像検索
何がありますか？ 多数のカラーイメージと1つの黒と白があるとします。このヒープから、私たちの黒と白の色に最適なものを選択します（色があれば、彼は持っていました）。 選挙の各画像は、その署名で表されます。
署名は128個の浮動小数点数であり、それらはユニティに正規化された画像（ラボカラーモデルから）のチャンネルl（輝度）のヒストグラムから取得されます。つまり、128個すべての数値の合計はユニティに等しくなります署名）。 画像署名を図式的に取得する方法は次のとおりです。
同様のアプローチが[2]で説明されていますが、他のシグネチャオプションと実験結果があります。 今、各カラー画像には署名があり、白黒にもそれがあります。どのように画像を選択しますか？ 無色の実験的候補と色の候補のシグネチャ間の相関を、勝者を得る最高値で計算します。 ところで、相関は次のように計算されます：
ここで、H1とH2は署名であり、N = 128は署名要素の数です。 d = 1の場合、最大一致、-1-最大差、0-相関なし。 Assoriumのコメントに感謝します。この場合、控除額は本当に1/128です。
この段階では、すでに白黒画像とカラーソース画像があります。これを呼び出してみましょう。 最初の画像では、これは左右の画像であり、中央の画像を取得するために残っています。
カラーから白黒へのカラー転送
カラー転送の手順は次のとおりです。
1.画像ソースの色に15x15のグリッドを適用し、各セルでランダムピクセルを取得します（これはジッターサンプリングと呼ばれます ）
2. 25x25のサイズのこのピクセルの近傍を考慮し、数学的な期待値と分散を計算します（チャネルlを使用します）。
最初の2つのステップの後、カラーイメージから225のカラーサンプルを取得します。各サンプルは、以下によって特徴付けられます。チャネルaとbの2つの値。 マット。 期待と分散。
実験中に15x15および25x25が得られました。
3.白黒画像をピクセルごとにバイパスし、分散とマットを計算します。 期待、サンプルと比較、最適なサンプルからカラーチャンネルaとbの値を転送します。
この方法はウェールズと彼の仲間によって発明されました;詳細は彼から読むことができます[1]。
これらの簡単な操作の結果、非常にカラーの写真が得られます。
さて、赤い猫なしではどうですか：
結論
さて、ここでの利点は明らかです。私たちは手で何もしません。すべてが美しくなりますが、欠点はありますか？ 基本的なトーンが2つまたは3つではなく、さらに多くの場合、結果は非常に不適切である可能性があり、言葉で削除するのは非常に簡単であり、実際には非常に困難です：たとえば、 SURFメソッドと輪郭分析を使用して車を検索する場合、認識を使用すると、代わりに：
はるかに信頼できる画像を取得します。
しかし、これはまったく異なる話です。
PS
少なくともアイデアのレベルで、コメントの色付けの代替アプローチに非常に感謝します。
使用されるソース：
1 ウェールズ、T。、カラーをグレースケール画像に転送
2 Vieira、LFM at al。 グレースケール画像の完全自動カラーリング