一种基于GPU加速的灰度图像彩色化方法

摘要

本发明实施例公开了一种基于GPU加速的灰度图像彩色化方法，包括给定灰度图像为输入图像以及带有着色颜色的离散像素序列；根据输入图像计算相对总变差结构图；定义相似性匹配函数，运用并行PatchMatch算法计算输入图像中每个像素的K最近邻；根据离散像素序列，生成连续线段并绘制到着色模板图，且进一步设置着色标记图；构造灰度图像彩色化能量函数，最优化该能量函数得到稀疏线性方程组；采用CSR存储格式存储该稀疏线性方程组，运用基于CSR存储格式的共轭梯度法求解，所得解即为输入图像的彩色化图像结果。实施本发明，能有效提高图像彩色化方法的处理性能，使每一个步骤都具有可并行性，发挥GPU高效并行处理能力。

主权项

一种基于GPU加速的灰度图像彩色化方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S101、给定一张灰度图像作为输入图像I，以及给定一组由n个像素组成的带有着色颜色的离散像素序列；步骤S102、根据给定的输入图像I，计算出对应的相对总变差结构图；步骤S103、根据计算得出的相对总变差结构图，定义出一个相似性匹配函数，并运用基于全局图像空间查找的并行PatchMatch算法来计算相对总变差结构图图像中每个像素p的K最近邻；步骤S104、根据给定的由n个像素组成的带有着色颜色的离散像素序列,生成n‑1条带有着色颜色的线段，并将生成的n‑1条带有着色颜色的线段绘制到与输入图像I大小相同的着色模板图中，且进一步设置一个着色标记图；步骤S105、根据得到的每个像素p的K最近邻和对应定义的相似性匹配函数值，以及根据生成的着色模板图和设置的着色标记图，构造出一个灰度图像彩色化的能量函数，并进一步对灰度图像彩色化的能量函数进行优化，得到稀疏线性方程组；步骤S106、采用CSR存储格式进行存储该稀疏线性方程组，并采用基于CSR存储格式的共轭梯度法并行地求解该稀疏线性方程组，得到的值作为输入图像I的彩色化图像结果输出。