摘要
本发明公开了一种基于红外成像的彩色夜视成像方法,通过将低光传感器以及神经网络嵌入到红外成像系统中,将红外成像技术提取的轮廓信息和黑暗状态下微弱存在的色彩信息输入到深度学习的神经网络中,通过神经网络将其向一张真实色彩的图进行拟合,最终输出目标图像,从而使夜视仪可以产生真实色彩的夜视图像。本方法可有效提高夜视成像的可见度和真实性,以及准确分辨各种光谱波段中的信息,为后续数据分析和决策提供有力的支持,适用于多个领域,例如交通、航空、医疗和安防等。
技术关键词
彩色夜视成像
红外传感器
轮廓信息
后续数据分析
红外成像系统
红外成像技术
Adam算法
红外夜视仪
融合特征
色彩
更新模型参数
尺寸
场景
图像像素
拉普拉斯