摘要
本发明公开一种特征信息引导的红外图像彩色化方法及系统,涉及图像处理技术领域,包括以下步骤:构建网络模型:构建具有生成器和鉴别器的生成对抗网络,生成器包括红外图像和可见光参考图像的特征提取和特征融合部分、彩色图像的生成部分;准备数据集:使用KAIST数据集为第一数据集;使用FLIR数据集为第二数据集对模型进行微调;训练网络模型:将准备好的数据集输入到构建好的网络模型中进行训练;微调模型:使用第二数据集对网络模型进行再次训练和微调,获得最终模型。本发明的技术方案利用生成对抗网络结构,通过生成器和鉴别器之间的博弈特性,提升对图像深层信息的提取能力,以增强彩色化图像的真实度和自然度,并动态地提高彩色化图像的质量。
技术关键词
红外图像彩色化
可见光
编码器
彩色图像
生成对抗网络
注意力机制
数据
模型训练模块
图像处理模块
融合特征
特征提取模块
生成红外图像
红外图像特征
矩阵
解码器
保留特征
系统为您推荐了相关专利信息
上下文特征
轻量化卷积神经网络
影像
级联
双分支网络
三维生成方法
视角
模型训练方法
二维图像特征
符号
安装底板
弹簧调节机构
避障传感器
挂轨机器人
拾音器
数据标注方法
视觉传感器
时序特征
图像
注意力编码器