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A two-stage parametric subspace model for efficient contrast-preserving decolorization

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2017年第11期18卷 1874-1882页

作者： Hong-yang LU Qie-gen LIU Yu-hao WANG Xiao-hua DENG Department of Electronic Information Engineering Nanchang University Nanchang 330031 China Institute of Space Science and Technology Nanchang University Nanchang 330031 China

The RGB2gray conversion model is the most popular and classical tool for image decolorization. A recent study showed that adapting the three weighting parameters in this first-order linear model with a discrete searching solver has a great potential in its c6nversion ability. In this paper, we present a two-step strategy to efficiently extend the parameter searching solver to a two-order multivariance polynomial model, as a sum of three subspaces. We show that the first subspace in the two-order model is the most important and the second one can be seen as a refinement. In the first stage of our model, the gradient correlation similarity （Gcs） measure is used on the first subspace to obtain an immediate grayed image. Then, Gcs is applied again to select the optimal result from the immettiate grayed image plus the second subspace-induced candidate images. Experimental results show the advantages of the proposed approach in terms of quantitative evaluation, qualitative evaluation, and algorithm complexity.

关键词： color-to-gray conversion Subspace modeling Two-order polynomial model Gradient correlation similarity Discrete searching

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