基于紋理特征的改進FCM聚類色彩遷移算法及其并行計算實現(xiàn).pdf

1、色彩遷移是指給定兩幅圖像，分別指定為源圖像和目標圖像，通過變換計算，將目標圖像的顏色特征遷移到源圖像上，同時保持源圖像的形狀特征不變。作為一個圖像處理以及計算機視覺領域一個新興的技術，色彩遷移可以廣泛的應用在藝術攝影、醫(yī)學影像、影片后期制作等諸多領域，已逐漸成為圖像處理領域的研究熱點。
　　 按照色彩遷移圖像的不同分為兩種類別，分別是利用一個樣本圖像給灰度圖像上色和兩幅彩色圖像之間的顏色遷移。針對后者目前已有很多的學者對這個領域

2、進行過研究，目前比較主流的基于FCM(Fuzzy C-Means)聚類的色彩遷移方法在以下方面存在不足：1)FCM是對無規(guī)則數(shù)據(jù)集進行分類的經(jīng)典算法，該方法也廣泛應用于圖像處理領域，但是傳統(tǒng)的方法并沒有考慮到圖像的一些基本特征如各像素點在空間域是有聯(lián)系的，同一對象區(qū)域的像素點應該比較類似，而不同對象區(qū)域的像素點應該相差較大；2)FCM色彩遷移方法對聚類域進行匹配只是簡單的采用顏色分量距離作為權值，所以針對一些顏色相差很大的圖像色彩遷移效

3、果并不理想；3)由于該算法要進行FCM聚類處理，所以算法的處理效率較低，很難應用在實時性要求較高的場合。
　　 針對以上3個問題，本文的研究工作首先對FCM算法的聚類效果進行改進，引入像素鄰域關系作為權值，提高聚類的準確性；其次在聚類域匹配上加入圖像間的紋理特征作為匹配的權值，使得聚類域的匹配準確性更高；最后將該算法在并行環(huán)境下實現(xiàn)，提高算法的執(zhí)行效率，本文采用MPI(Message Passing Interface)進行實現(xiàn)