圖像彩色化的研究主要有基於參考圖像的顏色傳遞方法和基於人工着色的局部顏色擴展方法。一般來說，基於參考圖像的顏色傳遞方法首要採取圖像處理方法，例如：藉助圖像融合技術的紅外圖像彩色化、基於圖像分割技術、圖像分類技術的圖像彩色化方法；基於人工着色的局部顏色擴展方法主要依賴於偏微分方程將彩色化問題轉化爲最優解問題。
基於顏色傳遞、顏色擴展
1)基於顏色轉移的彩色化
圖像色彩遷移是以一幅彩色圖像作爲目標圖像，改變待處理源圖像的顏色信息，最後結果圖像有着源圖像的形狀特徵和目標圖像的色彩特徵。色彩遷移的目的是將圖像的顏色信息和形狀信息進行合併，生成另一幅圖像，並使生成的結果圖像既有源圖像形狀信息，又有目標圖像的顏色信息。色彩遷移研究的內容就是怎樣將目標圖像的顏色合理的傳輸到源圖像，使之看上去更加符合人類的視覺審美要求。
現有的色彩遷移技術主要分爲三大類：全局圖像的色彩遷移，用戶交互間的色彩遷移，無監督的自動色彩遷移。
CIELAB 顏色空間是在 LMS 顏色空間（LMS 顏色空間的三個通道分別表示長(L)、中(M)、短(S)激發光譜）的基礎上建立起來的。由於 LMS 顏色空間三個通道間有較大的相關性，給圖像處理過程帶來一定的困難。針對這種情況，1998 年 Buchsbaum 等人發現正交線性變換可以將人眼感受到的錐狀信號分成三個相關的通道，隨後 Ruderman 等人在其研究的基礎上，對圖像的感知進行深入研究，提出了可以利用 LMS 空間得到一種不相關的、近似正交的色彩空間：CIELAB 顏色空間。該空間假設人類視覺系統理想地適應自然基色的處理，把光線波長轉換爲亮度和色相的一套描述色彩數據。其中，l 表示非彩色的亮度通道，a 表示彩色的黃一藍通道，b 表示紅一綠通道。與其它顏色體系不同，CIELAB顏色空間更適合人類視覺感知系統。 顏色轉移的彩色化方面，顏色模式如RGB、Lab、YUV等具有多個通道，每個通道的顏色值互相獨立，這樣就可以獨立的改變每個通道的顏色值，對圖像的顏色進行處理。
CIELAB 顏色空間的提出，爲圖像色彩遷移的發展奠定了堅實的基礎。
2001年，Reinhard 等人首次提出色彩遷移的概念，根據 CIELAB 顏色空間中各通道互相不關聯的特點，提出了一組適用於各顏色分量的色彩遷移公式，較好的實現了彩色圖像之間的色彩遷移。實現簡單，且運行效率很高。該算法由於整體色彩遷移，因此對全局顏色基調單一的圖像的有着良好的遷移效果。而對於顏色內容豐富的圖像，則效果並不那麼明顯。可以採用引入人機交互選取樣本塊的方法，而且要求用戶指定樣本塊之間的對應關係。這樣給用戶增加了許多繁瑣的交互。當圖像的色彩比較複雜時，用戶無法手工精確地選取樣本塊。
2002 年，Welsh 等人在 Reinhard 等人的彩色圖像間色彩遷移算法研究基礎上，提出了灰度圖像彩色化的思想，並提出了相應的算法。該算法主要利用查找匹配像素來實現灰度圖像的色彩遷移，因爲灰度圖像只有亮度信息，所以該算法主要通過像素的亮度值匹配主要的方式是人機交互，然後選取樣本塊和全局圖像匹配兩種。
胡國飛等人提出了一種自適應色彩遷移算法，該算法採取了全局採樣保持色彩基調和局部採樣保持紋理的色彩遷移公式，並將分層思想引入其中，它較好的實現了具有前景和背景圖像的色彩遷移，爲顏色內容豐富圖像的色彩遷移提供了新的方法。
2)局部彩色化向全局擴展
局部彩色化向全局擴展的方法中，Horiuchi利用圖像的局部馬爾可夫性質通過最小化相鄰像素間的顏色區別來彩色化，Levin將着色問題看作一個全局優化問題來處理。Musialski等人則實現了由用戶輸入帶有色彩的線條作爲輸入顏色值，以儘量少的用戶交互完成彩色化。
結合人工交互，採用用戶交互下的圖像色彩編輯方法，這類方法需要用戶在輸入圖像上進行標記，進而將用戶的標記色彩擴散到整張圖像，現有交互式圖像色彩編輯對交互採樣數據量要求較高。
- 張迪. 基於稀疏表示的灰度圖像顏色重建算法研究[D]. 西北大學, 2017.
- 張歡. 灰度圖像彩色化的算法研究[D]. 西安電子科技大學, 2011.
- 金舟. 圖像着色關鍵技術分析及其應用[D]. 天津大學, 2011.
參考：圖像色彩遷移技術研究_蔡連傑
灰色圖像着色方法研究及實現_李玉潤
基於變分偏微分方程的圖像着色及其快速算法_周晨