近年来,随着信息技术、互联网技术、数字媒体技术的快速发展,图像、视频越来越广泛的应用到人们的生活中。相机、摄像机、手机、PC等的普及也使得人们拥有越来越多的视频图像资源,对可视媒体的处理需求也变得越来越强烈。为了进一步加强可视媒体的充分利用以及传播共享,以满足千千万万用户的需求,对数字媒体的处理技术也受到越来越多的研究者的重视,而作为计算机视觉领域相关的颜色处理技术也成为研究的热点,也越来越多的应用到了影视后期、互动娱乐、动画创造、遥感通信、医学影像等各个领域中。虽然越来越多的研究学者着手于颜色处理技术的研究,但是在对颜色处理技术的研究过程中,人们所处理的目标图像中时常不可避免的包含有大量的重复场景元素,这些重复场景元素数量较多、特征复杂,现有的技术仍然无法彻底解决在该过程中存在的颜色不均匀、边界颜色混合、着色效率低下、颜色溢出等关键问题。因此,本文着力于对具有重复场景元素的复杂自然图像颜色编辑进行研究,旨在利用图像中重复场景元素间的相似性进行度量,减少用户的交互工作。本文提出的具有重复场景的复杂自然图像颜色编辑方法,主要分为三个步骤:图像子块区域的生成,图像子块区域的聚类以及图像的颜色传递,主要内容如下:1、本文首先利用线性迭代聚类方法将具有重复场景元素的复杂自然图像分割成一定数量的图像子块区域,在颜色编辑过程中能够使用图像子块区域代替图像像素点进行颜色编辑传播,能够极大地降低了颜色编辑的复杂度。2、在复杂自然图像的子块区域聚类中,采用简单的模糊C均值聚类的方法,并同时结合待处理的目标图像的颜色特征和纹理特征进行分析,即使在自然图像具有复杂的重复场景元素下,也能在极少量的用户交互下够准确地完成对图像子块区域进行聚类。3、在图像颜色传递过程中,采用局部特征相似性的颜色分配机制和全局颜色优化机制,能够有效的保持颜色编辑结果中局部区域的颜色连续性以及全局颜色的一致性。同时,在局部特征相似性分配机制中,采用置信度的设置过滤,能够有效的消除图像子块区域内各别错误分类像素点的影响。提高颜色编辑的质量。本文提出的颜色编辑方法主要适用于具有重复场景元素的复杂自然图像的颜色编辑,通过收集大量不同种类的复杂自然图像进行实验,并从实验结果的图像颜色编辑质量、效率以及可行性进行分析。实验结果表明本文方法不仅能够有效的降低计算的复杂度,在极少量的用户交互情况下,能够提高颜色编辑的准确率,而且在颜色编辑结果中保证了颜色传递的一致性和连续性,从而能够获得高质量的颜色编辑结果。