[发明专利]一种基于多维数据关联规则的微光图像彩色化方法有效
| 申请号： | 201710576063.5 | 申请日： | 2017-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN107481183B | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 陈冬冬;张炜;韩静;柏连发;张毅 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多维数据关联规则的微光图像彩色化方法。该方法步骤如下：微光图像多属性规则挖掘：首先利用相似场景中不同物体组成的样本库，基于SVM对微光图像进行分类，采用多属性规则约束的Apriori优化算法，挖掘参考彩色图像中的亮度、颜色之间的强关联规则集，并引入类别标签元素，最终生成亮度‑类别‑颜色强关联规则集；基于规则映射的微光图像彩色化：提取微光图像中像素的亮度以及所属类别，基于挖掘生成的强关联规则集，映射生成每个像素所对应的R、G、B颜色分量，生成彩色图。本发明方法可以获得彩色化效果好、颜色还原度高的彩色图像，且该方法易于硬件转化、可以实现实时的彩色化效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多维 数据 关联 规则 微光 图像 彩色 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多维数据关联规则的微光图像彩色化方法，其特征在于，步骤如下：步骤1，微光图像多属性规则挖掘：采用多属性规则约束的Apriori优化算法，挖掘参考彩色图像中的亮度、颜色之间的强关联规则集，并引入类别标签元素，最终生成亮度‑类别‑颜色强关联规则集；步骤2，基于规则映射的微光图像彩色化：提取微光图像中像素的亮度以及所属类别，基于挖掘生成的强关联规则集，映射生成每个像素所对应的R、G、B颜色分量，生成彩色图。
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