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申请/专利权人：长春理工大学

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。

主权项：1.一种特征信息引导的红外图像彩色化方法，其特征在于，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；鉴别器用来鉴别生成的彩色图像是否对应红外图像的彩色输出；准备数据集：使用KAIST数据集为第一数据集，划分训练集和测试集；并将可见光参考图像中的一部分作为红外图像彩色化的参考图像，所述可见光参考图像中的一部分针对红外图像可选择配对和未配对的可见光参考图像；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；保存模型：将最终确定的模型参数进行固化，保存模型；所述生成器包括编码器一、编码器二、解码器、密集残差块、多尺度注意力块、特征编码块和特征融合模块；所述构建网络模型的步骤中，所述编码器一和编码器二采用相同结构，包含五个卷积块，所述编码器一用来提取红外图像特征，所述编码器二用来提取可见光参考图像特征；卷积块一、卷积块二、卷积块三、卷积块四和卷积块五有两个卷积层，进行下采样操作，使用批归一化和L型激活函数；所述解码器采用编码器的镜像操作，进行上采样操作，生成与原红外图像同尺寸的彩色图像；所述密集残差块设置在编码器一的卷积块五之后，用于增强网络对深层特征的提取能力。

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