我不完全确定这是在正确的地方，所以让我知道......
我完全透明，这是我大学课程的一部分。为此，请不要发布答案，但请给我提示＆amp;向正确的方向推进。我已经做了几天而没有取得太大成功。
我的任务是将灰度图像转换为RGB图像。有人建议我们必须使用算法对图像进行分割并为每个分段添加颜色。它还注意到我们可以为RGB和＆amp; amp; HSI colourspace改善可视化。
我的第一个想法是我们可以使用一些阈值技术（在灰度强度值上）对图像进行分割，然后为分段添加颜色，但我不确定这是否正确。
我用Java编程并使用OpenCV库。
任何想法/想法/提示/建议赞赏：）
答案 0 :(得分：1)
描述不同着色算法的非常好的演示文稿
http://www.cs.unc.edu/~lazebnik/research/fall08/lec06_colorization.pdf
基本思想是匹配源图像和目标图像中的纹理/亮度，然后传输颜色信息。你有更好的匹配，更好的是你的解决方案。然而，Lab空间中的匹配强度值可能是误导的，因为源图像中的许多像素可以具有围绕它们的类似亮度值。要解决这个问题，使用纹理信息对源图像进行分割可能会有所帮助，然后您可以传输匹配纹理的颜色值而不是亮度值。