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申请/专利权人：南京航空航天大学;南京航空航天大学深圳研究院
摘要：本发明公开了一种基于零值域分解的高分辨率灰度图像分层上色方法。该方法采用分层图像处理策略，首先下采样输入的高分辨率灰度图像，利用文本图像模型对下采样结果上色，得到低分辨率彩色结果。进而，基于零值域分解提取高分辨率灰度图像中的细节信息和低分辨率彩色结果中的颜色信息。最后，借助扩散模型的先验知识对提取得到的颜色信息进行纠正，同时注入提取得到的细节信息，得到高分辨率彩色结果。本发明基于零值域分解，提出了灰度图像分层上色过程中的彩色图像信息分解和基于扩散模型的颜色信息矫正，可以用于生成与高分辨率灰度图像中细节信息高度一致的彩色结果；本发明提出的彩色图像信息分解，易于与现有的分层灰度图像上色方法集成。
主权项：1.一种基于零值域分解的高分辨率灰度图像分层上色方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、输入高分辨率灰度图像y；步骤S2、下采样所述的高分辨率灰度图像y，利用文本图像模型对下采样的结果进行上色，得到低分辨率彩色结果xlr；步骤S3、基于零值域分解提取所述的高分辨率灰度图像y中的细节信息和所述的低分辨率彩色结果xlr中的颜色信息；步骤S4、引入扩散模型，在扩散模型的去噪过程中利用预测干净图像对低分辨率彩色结果xlr中的颜色信息进行纠正，注入高分辨率灰度图像y中的细节信息，得到新的预测干净图像；步骤S5、判断是否完成扩散模型的去噪过程，未完成则依据扩散模型原理进行加噪，完成则进入步骤S6；步骤S6、输出高分辨率彩色结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 南京航空航天大学深圳研究院 一种基于零值域分解的高分辨率灰度图像分层上色方法
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