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龙图腾网获悉刘文平申请的专利全局与超像素分割相融合的色彩迁移方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112950461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110329265.6，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权全局与超像素分割相融合的色彩迁移方法是由刘文平;王程设计研发完成，并于2021-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本全局与超像素分割相融合的色彩迁移方法在说明书摘要公布了：本发明首先对源图像及目标图像采用梯度下降简单线性迭代聚类法进行分割处理，然后为源图像中的每一个超像素在目标图像中搜索最相似超像素，之后在匹配的超像素对之间进行色彩迁移，最后消除由于过分割处理所产生的误匹配而导致的色彩的错误迁移及亮度过渡不自然问题，首先在第一次匹配迁移过程中引入模糊矩阵，然后用初次获得的迁移结果的全局统计信息来对源图像进行二次色彩迁移，获得较自然的色彩迁移效果；一方面纠正由于过度分割产生的某些区域的色彩的错误迁移而导致的迁移结果不自然问题；另一方面也能提高算法的应用范围，提高了方法的健壮性、鲁棒性和泛化能力，在改进效率的同时提高了色彩迁移效果。

本发明授权全局与超像素分割相融合的色彩迁移方法在权利要求书中公布了：1.全局与超像素分割相融合的色彩迁移方法，其特征在于，基于图像的局部相似性，将基于局部色彩迁移和全局色彩迁移进行分阶段的融合，当图像的色彩复杂时，通过对图像进行分割，使每一个区域的色彩纹理单一，在这样的小区域内应用局部色彩迁移能改善图像色彩的迁移效果，图像分割按照相似性规则将图像分成若干部分，每一部分的像素满足某种相似性，而类间差异较大，当图像的色彩阶调复杂时，通过对图像按照某种标准进行分割使得每一部分的色彩阶调比较单一，然后对每一部分应用全局色彩迁移方法；融合全局算法与超像素分割的色彩迁移：首先对源图像及目标图像采用梯度下降简单线性迭代聚类法进行分割处理，然后为源图像中的每一个超像素在目标图像中搜索最相似超像素，之后在匹配的超像素对之间进行色彩迁移，最后消除由于过分割处理所产生的误匹配而导致的色彩的错误迁移及亮度过渡不自然问题，首先在第一次匹配迁移过程中引入模糊矩阵，然后用初次获得的迁移结果的全局统计信息来对源图像进行二次色彩迁移，获得自然的色彩迁移效果，具体过程为：第1步，变换色彩空间：首先将RGB空间中的源图像和目标图像像素数据信息变换到lαβ空间，保持通道间的独立性；第2步，利用梯度下降简单线性迭代聚类法分别对源图像和目标图像进行分割处理，具体分割的数目根据两图像的结构相似性进行自适应确定，然后提取这些超像素的特征构建特征向量空间，为源图像中的所有超像素在目标图像中寻找其最匹配的超像素，允许多对一匹配，为源图像的每个超像素区域在目标图像中寻找一个相对应的纹理相近的区域；第3步，在超像素对的匹配完成后，遍历源图像的每个超像素，将与其匹配的目标图像中的超像素的色彩信息迁移过去，源图像获取到和目标图像相近的色彩信息，在色彩迁移过程中，对源图像的每个像素计算超像素的模糊隶属度矩阵，得到迁移后结果图像的边缘更加平滑，对单个超像素内非种子像素隶属度的计算考虑超像素中心的色彩和距离关系，而对其它超像素隶属度的计算仅考虑它与其它超像素中心的色彩距离关系；种子像素所在超像素区域的隶属度为1，对于其它超像素的隶属度为0；第4步，将已获取到所需要的目标图像色彩信息的源图像当作目标图像对初始的源图像进行全局色彩迁移；第5步，将改变后的源图像数据变换回RGB空间，实现源图像的色彩迁移过程；计算超像素分割数量：根据源图像本身的结构复杂度和两张图像的结构相似性自适应的确定，源图像和目标图像结构相似性的度量指标采用结构相似度，由亮度差异、对比度差异和两信号的相关度差异三部分相似性统计综合度量；计算结构相似性时首先对源图像的亮度分布进行调整与目标图像对齐，如果源图像和目标图像的结构相似性在65％以下，认定相似性差需要精细分割，此时分割数量设置为1000；如果结构相似性在65％以上，认定结构相似性好，不需要过度精细分割，此时分割数量设置为200；纠正错误匹配区域：依据源图像中在迁移前后色彩相同的区域在迁移之后也应获得一致的色彩视觉效果，根据图像的主色进行聚类迁移，具体做法是先根据图像的主色直方图自适应获取图像的主色数量，然后利用聚类统计出源图像中每个像素所属的类别并打上相应的标签，然后将源图像应用超像素分割匹配算法初次获得的迁移结果中原标签类的色彩统计均值和方差，迁移给源图像对应的标签区域，获得理想自然的色彩迁移效果，纠正源图像中只有少量区域匹配错误产生的错误迁移，而纠正局部区域色彩的错误迁移采用将初次获得的源图像色彩迁移结果的统计信息直接迁移给源图像。

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