在本論文中我們提出一個相當具有彈性的灰階影片彩色化方法，在我們的方法中共分為以下四個步驟：影格間相似亮度鄰居的顏色傳遞、以內差法填補色差、利用兩次連通元件分析傳遞色差以及後處理等四大步驟；使用者可以經過幾個簡單的門檻值調整，即可經由系統中前三個步驟得到一個初步的結果，再利用我們方法中所提供的後處理，進一步得到更好的結果。在我們的實驗結果即可以顯示出，我們所提出的方法是可以得到相當不錯的影片彩色化結果。

We propose a flexible video colorization system that propagates color from one frame to its adjacent frames based on acquiring color from neighboring pixels, color interpolation, connected component analysis, and post processing to accomplish the work of video colorization. User can obtain a preliminary result by setting some proper thresholds, and then get the finer result in the post processing stage. The experimental results show that our approach can provide satisfactory colorization results.

第一章 緒論	1
1.1 研究動機與目的	1
1.2 論文架構	3
第二章 相關文獻回顧	5
2.1 以參考影像為依據之彩色化系統	5
2.2 使用者導引之彩色化系統	9
第三章 相關基礎理論	14
3.1 YCbCr色彩空間	14
3.2 連通元件分析	15
第四章 灰階影片彩色化系統	17
4.1 研究方法概述	17
4.2 影格間相似亮度的傳遞	18
4.3 以內差法填補色差	21
4.4 利用兩次連通元件分析傳遞色差	26
4.5 後處理	32
第五章 實驗結果與分析	40
第六章 結論與未來展望	58
參考文獻	60
附錄：英文論文	63

圖目錄
圖 1 Yatziv et al. 的彩色化系統	3
圖 2 影像間的色彩轉換[2]	6
圖 3 依據參考影像之顏色之彩色化[1]	6
圖 4 Bezerra et al.的彩色化系統[4]	7
圖 5 Levin et al.所提出的彩色化方法[7]	9
圖 6 Qu et al.所提出對日本漫畫的彩色化方法[7]	11
圖 7 連通元件分析例子	16
圖 8 連續影格的差異	19
圖 9 亮度小於TH1的點直接賦予色差	20
圖 10 從鄰域中找出亮度最接近的點之顏色所完成的顏色傳遞	21
圖 11 從前一影格所得到的顏色	22
圖 12 方向和鄰居定義	23
圖 13 在周圍鄰域尋找顏色填補	24
圖 14 填補顏色的結果	25
圖 15 掃描序列跨越不同顏色區域，導致塗色錯誤	26
圖 16 經過第二階段的結果	28
圖 17 寬為一個像素點所構成的斜邊	29
圖 18 第二階段情況三	30
圖 19 利用連通元件分析法	31
圖 20 中值濾波執行結果	33
圖 21 給予兩影格相對應線條	34
圖 22 方向定義	35
圖 23 虛擬線	36
圖 24 方向判斷式	36
圖 25 curve與鄰域之關係	37
圖 26 後處理之前後比較	39
圖 27 利用原始影片的顏色進行傳遞	45
圖 28 利用Lin et al. [14] 對單張影格進行彩色化後，進行顏色傳遞與Yatziv et al. 的結果進行比較	50
圖 29 傳遞結果區域比較	51
圖 30 黃色矩框中為顏色差異很大，但亮度很相似的區域	52
圖 31 其它彩色化結果	55
圖 32 系統介面	57
 
表目錄
表 1 為圖27 (b1)-(b10) 中影格之PSNR值	45
表 2 為圖31中各影格之PSNR值	56

[1]	T. Welsh, M. Ashikhmin, and K. Mueller, “Transferring Color to Greyscale Images,” ACM Transactions on Graphics, Vol. 21, No. 3, 2002, pp. 277-280.
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[3]	D. Sýkora, J. Buriánek, and J. Zára, “Colorization of Black-and-White Cartoons,” Image and Vision Computing, Vol. 23, No. 9, 2005, pp. 767-782
[4]	H. Bezerra, B. Feijó, and L. Velho, “A Computer-Assisted Colorization Algorithm Based on Topological Difference,” In Proceedings of the Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, SIBGRAPI, 2006, Manaus, Brazil, pp. 71-77.
[5]	M. F. AbdulHalim and Z. A. Mejbil, “Automatic Colorization Without Human Intervention,” In Proceedings of the International Conference on Computer and Communication Engineering, ICCCE, May 2008, Kuala Lumpur, Malaysia, pp. 62-65.
[6]	M. M. Hadhoud, N. A. Semary, and A. M. Abbas, “Fully Automated Black and White Movies Colorization System,” In Proceedings of International Conference on Informatics and Systems, INFOS, 2010, Cairo, Egypt, pp. 1-6.
[7]	A. Levin, D. Lischinski, and Y. Weiss, “Colorization Using Optimization,” ACM Transactions on Graphics, Vol. 23, 2004, pp. 689-694.
[8]	G. Qiu and J. Guan, “Color by Linear Neighborhood Embedding,” In Proceedings of International Conference on Image Processing, ICIP, September 11-14, 2005, Genoa, Italy, pp. III - 988-991.
[9]	L. Yatziv and G. Sapiro, “Fast Image and Video Colorization Using Chrominance Blending,” IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 15, 2006, pp. 1120-1129.
[10]	Y. Qu, T. T. Wong, and P. A. Heng, “Manga Colorization,” ACM Transactions on Graphics, Vol. 25, No. 3, 2006, pp. 1214-1220.
[11]	D. Nie, Q. Ma, L. Ma, and S. Xiao, “Optimization Based Grayscale Image Colorization,” Pattern Recognition Letters, Vol. 28, 2007, pp. 1445-1451.
[12]	V. G. Jacob and S. Gupta, “Colorization Of Grayscale Images and Videos Using A Semiautomatic Approach,” In Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing, 2009, Cairo, Egypt, pp. 1653-1656.
[13]	H. J. Lin, J. P. Yeh, and C. Y. Wu, “Optimal Colorization for Grayscale Images,” Imaging Science Journal, Vol. 57, No. 2, 2009, pp. 61-68.
[14]	H. J. Lin, L. K. Chen, and C. W. Wang, “A Flexible and Effective Colorization System,” In Proceedings of International Symposium on Pervasive Systems, Algorithms, and Networks, I-SPAN, 2009, Kaohsiung, pp. 492-497.
[15]	C. Barnes, E. Shechtman, A. Finkelstein, and D. Goldman, “Patch-match: A Randomized Correspondence Algorithm for Structural Image Editing,” ACM Transactions on Graphics, Vol. 28, No. 3, 2009, pp. 24:1-24:11.