一种轻量级具有融合层的近红外图像彩色化深度学习模型

摘要

涉及一种由轻量化图像识别网络模块和具有融合层的图像彩色化CNN模块共同组成的的自动近红外图像彩色化模型，该方法首先对近红外图像使用轻量级Faster‑RCNN进行图像识别，然后从网络上搜集选取与之场景类似的图像集，使用具有融合层的彩色化CNN模块进行训练后，再输入近红外图像进行彩色化。从而输出彩色化后的近红外图像。本发法利用轻量化图像识别模型与带有融合层的图像彩色化模型相结合，不仅能对大部分近红外图像进行彩色化，同时改善了以往彩色化模型上色后图像中出现边界漫色，色彩灰暗，着色错误等问题。