吴丽丹，薛雨阳，童 同，4*，杜 民，高钦泉，4

（1.福州大学物理与信息工程学院，福州 350108；2.福建省医疗器械与医药技术重点实验室（福州大学），福州 350108；3.筑波大学计算机科学学院，筑波3058577，日本；4.福建帝视信息科技有限公司，福州 350001）

0 引言

灰度图像着色技术是指通过一种指定的规则，对灰度图赋以颜色，还原、增强或改变图像的色彩信息［1］，该技术在动漫制作领域、老照片修复、艺术创作等方面有着广泛的应用前景。目前图像着色算法基本分为三类：

第一类是带有用户提示的辅助着色方法。在图像着色算法早期，由于数据和算力的不足，使用人类辅助着色方法才能取得较好的着色效果。Levin 等［2］提出了基于颜色涂抹的方法，利用用户在局部区域涂抹的颜色，通过凸优化方法，实现对灰度图像进行着色，但实际上该模型并没有学习到特定类别的颜色信息；Heu 等［3］提出了基于优先级的色彩转移方法，用户在图像的一组源像素上涂抹颜色，通过优先级识别算法，把颜色转移到邻近像素上，得到了更可靠的着色性能。

第二类是基于参考的着色方法。Welsh 等［4］最早提出了基于彩色参考图像的灰度图着色方法。该模型获取灰度图像和参考图像之间的色彩映射信息，引导灰度图的着色效果向参考图靠近；Chang 等［5］提出基于色彩调色盘的颜色重建方法，包括从彩色图像创建调色盘的算法，以及一个新的色彩传输算法；Chen等［6］提出基于语言参考的图像着色方法，给定灰度图和自然语言描述即可生成目标图像。……