实现了Huiwen Chang et al. 的论文"Palette-based Photo Recoloring, ACM SIGGRAPH 2015"

Zhou Bowei
2015.12.26

直接打开index.html或者访问http://b-z.github.io/photo_recoloring。
从相册中选择合适图片上传，程序将自动计算调色板。
待计算完成，可点击调色板编辑变换的目标颜色。
编辑完后，点击CONFIRM按钮开始重着色。

• 将RGB颜色空间均匀分成$16\times 16\times 16$个bins，统计图像中属于各个bin的颜色个数。每个bin的RGB空间均值为其代表色
  (注: 原文为Lab空间均值，但求该均值较复杂，故使用了差别不大的RGB均值)。
• 对bin进行聚类，使用的方法是改进的K-means算法。
• 在聚类前，规定黑色为调色板颜色之一，这样可避免生成的调色板中有很多暗色。
• 将聚类得到的调色板颜色按照Lab亮度升序排序。

• 单个的颜色变换可以看成颜色在L通道与a、b通道单独变换的组合。
• L通道的变换由对调色板亮度线性插值得到。
• ab通道的变换(左下图)由颜色在Lab空间内平移得到。其中对于超出Lab边界的情况做了特殊处理
• 一组颜色变换可以看做是若干个单独颜色变换的组合(右下图)，文章给出了使用径向基函数分配权重的方法: $$f(x)=\sum_i^k \omega _i(x) f_i(x)$$ $$\omega i(x)=\sum_j^k\lambda{ij}\phi(\parallel x-C_j\parallel)$$ $$\phi(r)=e^{-\frac{r^2}{2\sigma_r^2}}$$

   

两天写完 都是DDL逼的（╯－＿－）╯╧╧