[發明專利]一種基于多維數據關聯規則的微光圖像彩色化方法

有效

• 申請號: 201710576063.5
• 申請日: 2017-07-14
• 公開（公告）號: CN107481183B
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 陳冬冬;張煒;韓靜;柏連發;張毅
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00;G06K9/62
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 薛云燕

本發明公開了一種基于多維數據關聯規則的微光圖像彩色化方法。該方法步驟如下：微光圖像多屬性規則挖掘：首先利用相似場景中不同物體組成的樣本庫，基于SVM對微光圖像進行分類，采用多屬性規則約束的Apriori優化算法，挖掘參考彩色圖像中的亮度、顏色之間的強關聯規則集，并引入類別標簽元素，最終生成亮度?類別?顏色強關聯規則集；基于規則映射的微光圖像彩色化：提取微光圖像中像素的亮度以及所屬類別，基于挖掘生成的強關聯規則集，映射生成每個像素所對應的R、G、B顏色分量，生成彩色圖。本發明方法可以獲得彩色化效果好、顏色還原度高的彩色圖像，且該方法易于硬件轉化、可以實現實時的彩色化效果。

技術領域

本發明屬于夜視圖像彩色化技術領域，特別是一種基于多維數據關聯規則的微光圖像彩色化方法。

背景技術

微光圖像彩色化一直是夜視技術的研究熱點。微光圖像是光電器件成像的結果，通常為灰度圖像，結合人眼對彩色圖像具有更高的分辨率和敏感度的特點，微光圖像彩色化可以提升人們對目標與場景信息的認知，無論在軍事領域還是民用領域均具有非常重大的意義。

目前，對灰度圖像進行彩色化的方法主要有基于手工筆觸的顏色擴散方法和基于參考彩色圖像的顏色傳遞方法兩類。基于“如果空間上相鄰的像素亮度相似，那么其顏色也會比較相似”這個假設，Levin等提出的一種基于手工筆觸的顏色擴散方法是這類彩色化方法中最具有代表性的一種，并且取得了比較好的效果。Welsh等提出了基于參考彩色圖像的顏色傳遞方法，即利用亮度和紋理信息將參考彩色圖像中的像素與目標灰度圖像中的像素進行局部匹配，然后將顏色傳遞到與之最為相似的像素上。基于手工筆觸的顏色擴散方法需要用戶的手動輸入，而且對用戶的手動輸入要求很高，一般需要反復操作多次才能獲得理想的彩色化效果；基于參考彩色圖像的顏色傳遞方法算法復雜，耗時較多，而且很難得到理想的彩色化效果。

發明內容

本發明的目的在于提供一種易于硬件轉化、可實時完成染色，且色彩還原度高的基于多維數據關聯規則的微光圖像彩色化方法。

實現本發明目的的技術解決方案為：一種基于多維數據關聯規則的微光圖像彩色化方法，步驟如下：

步驟1，微光圖像多屬性規則挖掘：

采用多屬性規則約束的Apriori優化算法，挖掘參考彩色圖像中的亮度、顏色之間的強關聯規則集，并引入類別標簽元素，最終生成亮度-類別-顏色強關聯規則集；

步驟2，基于規則映射的微光圖像彩色化：

提取微光圖像中像素的亮度以及所屬類別，基于挖掘生成的強關聯規則集，映射生成每個像素所對應的R、G、B顏色分量，生成彩色圖。

作為一種具體示例，步驟1所述微光圖像多屬性規則挖掘，具體如下：

(1.1)找出所有與微光圖像中物體相對應的參考彩色圖像，分別對參考彩色圖像進行分塊處理，生成libsvm分類函數實現分類的訓練樣本BLOCK，給參考彩色圖像中的每個物體BLOCK附上類別標簽label’；并提取參考彩色圖像相應的待選圖像特征集{hog，均值，方差，同質性，熵}，通過觀察分類效果，選擇最合適的圖像特征集T作為分類數據traindata，最后生成SVM分類器model；

(1.2)在具有x個像素的不同參考彩色圖像BLOCK中提取每個像素的亮度y和顏色分量R、G、B，建立對應的事務數據庫database；

(1.3)基于多屬性規則約束的Apriori優化算法，實現像素彩色化的唯一性。

作為一種具體示例，步驟2所述基于規則映射的微光圖像彩色化，具體如下：