Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tô Màu Ảnh Dựa Trên Sự Tổng Quát Của Mô Hình Độ Nhỏ Dài
Tóm tắt
Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu một mô hình mới phục hồi một hình ảnh màu từ một hình ảnh đen trắng với giá trị màu được cung cấp trong các vùng nhỏ. Mô hình dựa trên ý tưởng tổng quát của mô hình đa diện có kích thước thấp (Shi et al. trong J Sci Comput, 2017. https://doi.org/10.1007/s10915-017-0549-x) và không gian màu YCbCr. Nó bao gồm hai miền ưu tiên, một Laplacian không địa phương được trọng số (WNLL) và một biến thiên tổng quát được trọng số (WTV). WNLL cho phép các vùng không có thông tin màu được nội suy một cách mượt mà từ dữ liệu màu thưa thớt đã cho, trong khi WTV giúp hạn chế sự khuếch tán của giá trị màu qua các cạnh. Để đối phó với các loại dữ liệu mẫu khác nhau, chúng tôi giới thiệu một quy tắc cập nhật cho hàm trọng số trong WNLL. Hơn nữa, chúng tôi trình bày một thuật toán lặp hiệu quả để giải quyết mô hình đề xuất. Cuối cùng, các thí nghiệm số xác nhận hiệu suất vượt trội của mô hình được đề xuất so với các mô hình hàng đầu khác.
Từ khóa
#tô màu ảnh #mô hình độ nhỏ dài #không gian màu YCbCr #Laplacian không địa phương #biến thiên tổng quátTài liệu tham khảo
Barrett, R., Berry, M., Chan, T.F., Demmel, J., Donato, J., Dongarra, J., Eijkhout, V., Pozo, R., Romine, C., Van der Vorst, H.: Templates for the Solution of Linear Systems: Building Blocks for Iterative Methods. SIAM, Philadelphia (1994)
Bentley, J.L.: Multidimensional binary search trees used for associative searching. Commun. ACM 18(9), 509–517 (1975)
Bhat, P., Zitnick, C.L., Cohen, M., Curless, B.: Gradientshop: a gradient-domain optimization framework for image and video filtering. ACM Trans. Graph. (TOG) 29(2), 10 (2010)
Boyd, S., Parikh, N., Chu, E., Peleato, B., Eckstein, J.: Distributed optimization and statistical learning via the alternating direction method of multipliers. Found. Trends\({\textregistered }\) Mach. Learn. 3(1), 1–122 (2011)
Buades, A., Coll, B., Morel, J.M.: A non-local algorithm for image denoising. In: IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), vol. 2, pp. 60–65 (2005)
Cai, J.F., Osher, S., Shen, Z.: Split Bregman methods and frame based image restoration. Multisc. Model. Simul. 8(2), 337–369 (2009)
Chatterjee, P., Milanfar, P.: Patch-based near-optimal image denoising. IEEE Trans. Image Process. 21(4), 1635–1649 (2012)
Dabov, K., Foi, A., Katkovnik, V., Egiazarian, K.: Image denoising by sparse 3-D transform-domain collaborative filtering. IEEE Trans. Image Process. 16(8), 2080–2095 (2007)
Deng, W., Yin, W.: On the global and linear convergence of the generalized alternating direction method of multipliers. J. Sci. Comput. 66(3), 889–916 (2016)
Fornasier, M.: Nonlinear projection recovery in digital inpainting for color image restoration. J. Math. Imaging Vis. 24(3), 359–373 (2006)
Gilboa, G., Osher, S.: Nonlocal operators with applications to image processing. Multisc. Model. Simul. 7(3), 1005–1028 (2008)
Goldstein, T., Osher, S.: The split Bregman method for L1-regularized problems. SIAM J. Imaging Sci. 2(2), 323–343 (2009)
Han, D., Yuan, X.: A note on the alternating direction method of multipliers. J. Optim. Theory Appl. 155(1), 227–238 (2012)
Hestenes, M.R., Stiefel, E.: Methods of conjugate gradients for solving linear systems. J. Res. Natl. Bur Stand. 49(6), 409–436 (1952)
Jin, Z., Zhou, C., Ng, M.K.: A coupled total variation model with curvature driven for image colorization. Inverse Probl. Imaging 10(4), 1037–1055 (2016)
Jung, M., Kang, M.: Variational image colorization models using higher-order Mumford–Shah regularizers. J. Sci. Comput. 68(2), 864–888 (2016)
Kang, S.H., March, R.: Variational models for image colorization via chromaticity and brightness decomposition. IEEE Trans. Image Process. 16(9), 2251–2261 (2007)
Levin, A., Lischinski, D., Weiss, Y.: Colorization using optimization. ACM Trans. Graph. (TOG) 23, 689–694 (2004)
Li, F., Bao, Z., Liu, R., Zhang, G.: Fast image inpainting and colorization by Chambolles dual method. J. Vis. Commun. Image Represent. 22(6), 529–542 (2011)
Li, Z., Shi, Z.: A convergent point integral method for isotropic elliptic equations on a point cloud. Multisc. Model. Simul. 14(2), 874–905 (2016)
Li, Z., Shi, Z., Sun, J.: Point integral method for solving Poisson-type equations on manifolds from point clouds with convergence guarantees. Commun. Comput. Phys. 22(1), 228–258 (2017)
Matviychuk, Y., Hughes, S.M.: Regularizing inverse problems in image processing with a manifold-based model of overlapping patches. In: 2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 5352–5356 (2014)
Ni, J., Turaga, P., Patel, V.M., Chellappa, R.: Example-driven manifold priors for image deconvolution. IEEE Trans. Image Process. 20(11), 3086–3096 (2011)
Osher, S., Shi, Z., Zhu, W.: Low dimensional manifold model for image processing. SIAM J. Imaging Sci. 10(4), 1669–1690 (2017)
Peyré, G.: Image processing with nonlocal spectral bases. Multisc. Model. Simul. 7(2), 703–730 (2008)
Peyré, G.: Manifold models for signals and images. Comput. Vis. Image Underst. 113(2), 249–260 (2009)
Peyré, G.: Sparse modeling of textures. J. Math. Imaging Vis. 34(1), 17–31 (2009)
Quang, M.H., Kang, S.H., Le, T.M.: Image and video colorization using vector-valued reproducing kernel Hilbert spaces. J. Math. Imaging Vis. 37(1), 49–65 (2010)
Rudin, L.I., Osher, S., Fatemi, E.: Nonlinear total variation based noise removal algorithms. Physica D 60(1–4), 259–268 (1992)
Sapiro, G.: Inpainting the colors. In: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), vol. 2, pp. II-698–701 (2005)
Shi, Z., Osher, S., Zhu, W.: Generalization of the weighted nonlocal Laplacian in low dimensional manifold model. J. Sci. Comput. 75(2), 638–656 (2018)
Shi, Z., Osher, S., Zhu, W.: Weighted nonlocal Laplacian on interpolation from sparse data. J. Sci. Comput. 73(2–3), 1164–1177 (2017)
Shi, Z., Sun, J.: Convergence of the point integral method for Poisson equation on point cloud. arXiv preprint arXiv:1403.2141 (2014)
Yang, Y., Li, C., Kao, C.Y., Osher, S.: Split Bregman method for minimization of region-scalable fitting energy for image segmentation. In: International Symposium on Visual Computing (ISVC 2010): Advances in Visual Computing, vol. 6454, pp. 117–128 (2010)
Yatziv, L., Sapiro, G.: Fast image and video colorization using chrominance blending. IEEE Trans. Image Process. 15(5), 1120–1129 (2006)
Yin, R., Gao, T., Lu, Y.M., Daubechies, I.: A tale of two bases: local–nonlocal regularization on image patches with convolution framelets. SIAM J. Imaging Sci. 10(2), 711–750 (2017)