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影像色彩轉移 (Region-based Image Color Transfer)

對於一般的個人或家庭影片來說,使用者常見編修需求不外乎是影像強化(image enhancement)的功能。強化對象大致可區分為色彩範疇(color domain)與畫面空間範疇(spatial domain)。在色彩方面,著色技術可以對早期黑白影像進行互動式的上色,或是依據其他參考資訊的顏色分佈達到重新著色的目的,而色彩優化技術則可以改善拍攝當時的採光狀況,使得畫面更加鮮艷或更具備使用者某些特定需求的風格。色彩轉移的程序,除了將參考影像的色彩特徵,轉移至目標影像之外,也必須將參考影像的感覺或氛圍,轉移至目標影像之上。


圖1. 示意圖



全域型色彩轉移將整張影像視為單一個體,將色彩分佈線性轉換至去相關的lαβ色彩空間。然而,全域型色彩轉移的結果,多半缺乏色彩的豐富性。區域型的方法,則個別針對目標影像的不同區域進行色彩轉移。全域型和區域型色彩轉移的轉移結果,均深受目標影像和參考影像的相似程度所影響。只要參考影像和目標影像的色彩分佈不夠相似,這些作法就很容易呈現不自然的結果,或導致顏色過飽和的效應產生。先前的研究雖可從多張參考影像之中,找出對應目標影像的最佳匹配參考區塊;但轉換過成中因最佳匹配參考區塊的建立,僅根據個別參考影像區塊的色彩分佈獨立建構,故容易導致轉換結果的區塊之間,具有不自然的色彩變化。只要參考多張影像的區域型的色彩轉移方法,可以建立區塊之間的空間相鄰關係,則轉換效果就能夠再加以改進。


本實驗室在「影像色彩轉移」的相關研究方向如下:
  1. 基於圖形理論的區塊對應分析之色彩轉移

    此一作法針對目標影像的每一個區塊,藉由引入色彩分佈與空間相鄰關係,找出最佳匹配區塊。當具備多張可使用的高品質參考影像時,我們先使用以內容為基礎的影像檢索技巧(content-based image retrieval),從中取出數張影像作為參考影像。接著我們將每張影像的區塊表達為屬性圖(attributed graph),並套用圖形理論區塊對應分析,以針對目標影像上的每個區塊決定其最佳匹配參考區塊,最後在最佳匹配區塊之間進行色彩轉移。實驗結果顯示,根據提出方法進行的色彩轉移,效果有相當程度的改進。


    圖2. 分割結果

  2. 使用本質元件及圖形理論的區塊對應分析之色彩轉移

    針對具有細膩光影變化的影像進行色彩轉移時,即便引入圖形理論區塊對應分析,所取得的匹配區塊亦可能不佳。例如,當兩個屬於影像中相同前景物件的相鄰區塊因光影變化而具有不同的色彩特徵時,所取得的邊權重,經常無法反應真實的區塊連接性。除外,當處理具有複雜內容的影像時,即便區塊連接性已經被加以描述,部份處理結果仍會有色彩溢出的情形。根據以上觀察,我們結合本質元件的概念,以更真實的描述區塊連接性。同時也可在轉移過程中去除假色(false color),找出目標影像中的不可靠像素(unreliable pixels),根據其本質物件的反射值權重,進行色彩轉移。


    圖3. 不同色彩轉移方法的效果評估測量結果 (兩組數值均越低越佳)


    圖4. 色彩轉移結果(1)


    圖5. 色彩轉移結果(1)