基于颜色标记的图像着色具有广阔的应用背景。由于影响着色质量的诸多因素存在耦合,现有算法在描述着色失真的成因以及特定场景中的应用都存在不尽如人意之处,因此,在分析着色机理的基础上,研究更有效的着色方法具有重要的理论和实际意义。本文通过对影响标记设置的关联因素解耦以降低设置难度,通过采用优化的扩散机制降低着色结果对颜色标记分布的敏感度,以抑制在弱边缘处和零碎分布区域的着色失真。主要研究工作与创新点如下：建立优化式着色算法框架,并通过数学分析证明优化式着色算法的结果由各颜色标记混色而成,并给出混色权重的物理意义；另外构建了优化式着色算法的等效电路,从而可利用电路理论分析着色特性；利用该混色机制不仅对标记的颜色与位置可独立调整,而且还设计出与传统标记互补的阴性颜色标记,从而更直观、灵活地修改着色失真；而混色权重与首达概率的等价性为进一步分析着色失真的原因提供了理论依据。分析了常用着色算法对颜色标记分布敏感,特别是在弱边缘区域容易失真的原因,提出了三种改进方法。首先基于对不平度的特性分析,设计了一种具有线性计算复杂度的不平度改进算法；第二种方法是基于其优化式着色算法混色机制,通过设置混色权重的调节系数控制过渡带宽度,从而得到更高质量的着色效果；最后还引入弱边缘标记来干预失真的修改。分析了常用着色算法在零碎分布对象上着色失真的成因。针对现有的着色相似度函数由人为主观指定,难以准确反映图像复杂处像素关系的问题,提出基于自然彩色图像的特性建立相似度函数的方法。从自然彩色图像提取色度-灰度局部线性关系,作为先验知识建立相似度函数。而对于二次着色则提出采用两级协同扩散算法,将过度分割得到的小块区域与像素组成两级有权图,图中包含像素级近邻连接、区域级全连接,以及区域与其内部像素间连接,并设计色彩迭代过程对所有这些连接进行信息调配,从而能实现远距离扩散。该两级传播机制可以方便地用于图像分割。针对现有算法在图像高光、暗影区着色结果不真实的问题,利用成像模型将光线颜色与物体本征颜色的作用解耦,并进一步构建一个在白色光线下像素色度-灰度关系模型,分析现有算法着色失真原因,提出基于色度修正的改进方法。由于每个颜色块的调整只需用户选择一个灰度参数即可实现,所以不仅可以设置默认值自动实现粗调,而且还可以人机实时交互进一步细调,避免了手工设置复杂层次颜色标记的问题。另外基于该模型还提出一种简便方法实现有色光线下着色。为了提高着色速度,提出以超级像素作为基本单元的快速着色策略。根据着色要求拟定选择标准,从而挑选出最佳的超级像素生成算法实现快速着色,然后选择线性复杂度的引导型滤波器,在保持物体边缘的同时快速实现超级像素问颜色的光滑过渡。最后将快速算法和前面提出的改进算法相结合,设计了一个快速灵活的着色系统,用户可以根据着色结果在线实时调整颜色标记,以获得满意的着色结果。