基于调色板的图像间颜色迁移

作为图像增强的一个重要子主题，颜色迁移旨在根据参考图像增强源图像的颜色方案，同时保持语义上下文。为了实现颜色迁移，提出了基于调色板的颜色映射框架。它是一种经典解决方案，不依赖于复杂的语义分析来生成新的颜色方案。然而，该框架通常需要手动设置，限制了其实用性。传统调色板生成的质量取决于颜色分离程度。本文提出了一种新的基于调色板的颜色迁移方法，可自动生成新的颜色方案。通过重新设计的基于调色板的聚类方法，像素可以根据颜色分布更好地应用地分类到不同的分段中。通过结合基于深度学习的图像分割和新的颜色映射策略，颜色迁移可以独立地在前景和背景部分实现，而保持语义一致性。实验结果表明，我们的方法在自然真实性、颜色一致性、普遍性和鲁棒性方面均显著优于同行方法。