当前，随着计算机硬件及多媒体技术的发展，图像处理在人们的日常生活中起了巨大作用。而在这当中，又以彩色图像处理算法对人们有着最直接的影响。所以，针对彩色图像开发的各种算法己成为图像处理领域的研究热点之一。而目前大部分的彩色图像处理算法都为灰度图像的直接过渡，缺乏对彩色图像特定应用的针对性。基于以上原因，本文研究了近年来彩色图像处理领域的一种特殊算法——图像间的色彩转移算法。该算法的输入为一幅源彩色图像和目标彩色图像，输出为一幅保持目标图像轮廓并拥有源图像色彩的图像。色彩转移的原始算法于2001年提出，近几年来，国内外的学者纷纷提出了一些针对它的改进算法，目的或使之效果更好，或把它应用于一些新的领域。这些都表明了色彩转移，在产生一幅新图像、除雾、产生特技效果及视频处理等方面有着重要的应用。本文深入研究了国内外有关色彩转移算法的方法和原理，首先介绍了原始色彩转移算法的原理和过程，给出了色彩转移在三方面应用的实验结果，分析了它的一些不足并归纳提出了近年来的两大类改进算法：基于转移方法的改进和基于彩色分割方法的改进。其中基于转移方法的改进介绍了各种彩色空间和色彩感知的基础，在分析当前一些改进算法的基础上，提出了一种改进的PCA算法来实现更好的色彩转移，并尝试运用ICA来完成色彩转移；基于彩色分割方法的改进介绍了彩色图像分割的基本原理，分析了目前存在的针对彩色图像的几种手动和自动分割算法，并提出了用FCM来自动分割源彩色图像和目标彩色图像，以便自动地完成分区域色彩转移。最后对色彩转移算法作用于实时人脸视频图像提出了相应的改进算法，它避免了原始算法直接作用于人脸图像所产生的背景色彩偏差问题，能在满足实时性要求的前提下改进人脸和头发的色彩感观。具体方法为：首先将视频中的人脸和头发区域分割出来，然后利用分割好的源人脸化妆图像对人脸视频的每一帧分别进行分区域色彩转移，最后确定叠加系数来得到最终结果。本文中的大多数算法都给出了在OpenCV1.0+VC6.0或Matlab下的仿真结果。通过一些色彩转移算法在特定领域应用的结果，可以证明它在各方面有着广阔的应用前景。而通过对比原始算法和改进算法的结果，可以表明作者提出的改进算法的有效性。