[发明专利]基于权重学习的着色方法和装置有效
| 申请号： | 201711048927.2 | 申请日： | 2017-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN107730568B | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 郑元杰;宋双;连剑;刘弘;魏本征 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 250014 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于权重学习的着色方法，包括以下步骤：选取多幅灰度图像和相应彩色图像，分别计算灰色图像和相应彩色图像相邻像素间的特征差异，作为训练数据集；基于所述训练数据集，利用随机森林算法训练权重学习模型；在待着色的目标灰度图像上标记颜色；对目标灰度图像提取相邻像素间的特征差异，作为权重学习模型的输入，得到最优权重；根据颜色标记和所述最优权重进行色彩传递，获取目标灰度图像对应的彩色图像。本发明的着色方法，利用学习的方式获得权重，能够获得更优的像素间的相互关系，并取得较好的着色效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 权重 学习 着色 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于权重学习的着色方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：选取多幅灰度图像和相应彩色图像，分别计算灰色图像和相应彩色图像相邻像素间的特征差异，作为训练数据集；步骤2：基于所述训练数据集，利用随机森林算法训练权重学习模型；步骤3：在待着色的目标灰度图像上标记颜色；步骤4：对目标灰度图像提取相邻像素间的特征差异，作为权重学习模型的输入，得到最优权重；步骤5：根据颜色标记和所述最优权重进行色彩传递，获取目标灰度图像对应的彩色图像。
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