[论文阅读] 颜色迁移-Correlated Color Space

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文章: Color transfer in correlated color space, [paper], [matlab code], [opencv code]

1-算法原理

本文算法比较简单, 其原理是把原始图像本身的空间分布进行归一化, 然后通过旋转平移缩放等变换, 变换到目标图像的空间分布, 如下所示:

$$I=T_t\cdot R_t\cdot S_t\cdot S_t\cdot S_s\cdot R_s\cdot T_s\cdot I_s\text{\hspace{1em}(1)}$$

T表示平移, R表示旋转, S表示缩放. 下标t表示目标图像, 下标s表示原始图像, 文中的原始公式存在问题, 我这里进行了调整.

因而本文就是寻找这个变换矩阵, 使用的方法是使用SVD分解(关于SVD算法, 可以戳这里: 奇异值分解（SVD） - 知乎 (zhihu.com).)

$$Cov=U\cdot \Lambda \cdot V^T$$

具体地, 本文算法步骤为:

1. 计算图像每个颜色通道的均值, 及图像的协方差矩阵
2. 对协方差矩阵进行SVD分解
3. 构建变换需要的矩阵
4. 使用公式对图像进行颜色迁移

2-算法核心

对于n维颜色空间, 为了方便处理, 可以调整为n+1维的齐次坐标标示. 对于本文, 使用的是RGB 3维颜色空间, 齐次坐标维4维的.

对于上述几个变换矩阵, 平移矩阵T很容易想到, 可以使用各颜色通道的均值来表示. 但对于旋转矩阵R和缩放矩阵S就需要用到SVD分解矩阵的性质了: $U$ 表示旋转, $\Lambda$ 表示缩放拉伸.

因而所需变换矩阵如下:

$$\Lambda =diag({\lambda }^{c1},{\lambda }^{c2},{\lambda }^{c3})$$

T s = ( 1 0 0 − m s c 1 0 1 0 − m s c 2 0 0 1 − m s c 3 0 0 0 1 ) , T t = ( 1 0 0 m t c 1 0 1 0 m t c 2 0 0 1 m t c 3 0 0 0 1 ) T_s =

, T_t = Ts​=⎝⎜⎜⎛​1000​0100​0010​−msc1​−msc2​−msc3​1​⎠⎟⎟⎞​,Tt​=⎝⎜⎜⎛​1000​0100​0010​mtc1​mtc2​mtc3​1​⎠⎟⎟⎞​

$$R_s=U_s^{-1},R_t=U_t$$

S s = ( 1 / s s c 1 0 0 0 0 1 / s s c 2 0 0 0 0 1 / s s c 3 0 0 0 0 1 ) , S t = ( s t c 1 0 0 0 0 s t c 2 0 0 0 0 s t c 3 0 0 0 0 1 ) S_s =

, S_t = Ss​=⎝⎜⎜⎛​1/ssc1​000​01/ssc2​00​001/ssc3​0​0001​⎠⎟⎟⎞​,St​=⎝⎜⎜⎛​stc1​000​0stc2​00​00stc3​0​0001​⎠⎟⎟⎞​

式中, ci表示颜色通道, $s^{ci}=\sqrt{{\lambda }^{ci}}$. 这里取了根号, 如果不取根号是不是也可以???

本文算法是对3个通道一起处理, 如果每个通道单独处理, 上述公式可以等效为:

$$C^i=\frac{{\sigma }_t^i}{{\sigma }_s^i}(C_s^i-{\mu }_s^i)+{\mu }_t^i$$

式中, i表示通道.

3-算法效果

如下所示为文中给出的一组结果:

4-补充说明

作者在自己给出的matlab代码中指出了本文算法存在的一个问题, 我们先来看看实际的情况, 如下所示为一组图像的测试结果.

可以看到, 结果出现了异常. 作者给出的分析是:

• SVD生成的$\Lambda$ 矩阵中对角线上的值, 是由特征值从大到小排列的, 源图像和目标图像的这个排列可能不匹配
• 如源图像排列为c1, c2, c3, 目标图像排列为c2, c1, c3
• 即使排列相同, 它们的方向可能相反, 如目标图像排列为c1, -c2, c3

针对这个问题, 作者代码实现中给出了解决方案, 进行列匹配(matchColumns):

1. 对旋转矩阵$U_t$ 的所有列进行排列组合, 与$U_s$ 对应的列求点积和
2. 找到和最大的一个组合为最优匹配
3. 根据组合中坐标轴的顺序, 对${\Lambda }_t$ 的顺序进行调整, 同时调整方向

下面是调整后的结果: