【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于红外图像彩色化，具体涉及一种基于多级特征分解和频域判别的红外图像彩色化方法。
技术介绍
1、红外成像系统依靠红外辐射来感知场景，而红外辐射是物体的自发辐射，基于红外成像的工作原理，红外热成像探测器能够全天时地获取目标场景的热辐射信息，对场景适应性较好。由此，热红外成像技术在人们生活中的应用愈加多元化，在智能安防领域，红外摄像机能够持续地对目标场景进行实时监控，识别出伪装和隐蔽的目标；在交通领域，车载红外传感器可用于恶劣天气和夜视环境等不利驾驶场景；在搜救领域，红外夜视仪可用于大范围远距离的夜间观测和搜救。
2、在实际夜间辅助驾驶场景应用中，可见光传感器由于光照不足无法提供良好的视觉反馈；热红外传感器能够获取路面及周边物体的温度分布信息，增强人们在黑暗中观察物体的能力。但是由于红外探测器自身性质和性能限制，导致所成像的红外图像是低分辨率、低对比度、边缘信息模糊、可辨识度低的灰度图像，无法满足人眼视觉的色彩要求。由生物视觉机制可知，人眼对彩色图像的敏感程度远高于灰度图像，且红外图像的场景可解释性不足。因此，红外图像...
【技术保护点】
1.一种基于多级特征分解和频域判别的红外图像彩色化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多级特征分解和频域判别的红外图像彩色化方法，其特征在于，利用所述生成器得到所述原始红外图像和所述彩色可见光生成图像各自的浅层编码特征，包括：
3.根据权利要求1所述的基于多级特征分解和频域判别的红外图像彩色化方法，其特征在于，所述多级特征分解网络，包括：
4.根据权利要求1所述的基于多级特征分解和频域判别的红外图像彩色化方法，其特征在于，利用所述原始红外图像和所述彩色可见光生成图像的低频基础特征建立全局对比损失；利用所述原始红外图...
【技术特征摘要】
1.一种基于多级特征分解和频域判别的红外图像彩色化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多级特征分解和频域判别的红外图像彩色化方法，其特征在于，利用所述生成器得到所述原始红外图像和所述彩色可见光生成图像各自的浅层编码特征，包括：
3.根据权利要求1所述的基于多级特征分解和频域判别的红外图像彩色化方法，其特征在于，所述多级特征分解网络，包括：
4.根据权利要求1所述的基于多级特征分解和频域判别的红外图像彩色化方法，其特征在于，利用所述原始红外图像和所述彩色可见光生成图像的低频基础特征建立全局对比损失；利用所述原始红外图像和所述彩色可见光生成图像的高频细节特征建立局部对比损失，包括：
5.根据权利要求4所述的基于多级特征分解和频域判别的红外图像彩色化方法，其特征在于，利用所述原始红外图像和所述彩色可见光生成图像的低频基础特征，使用全局自监督选择查询注意机制选择显著特征，建立全局对比损失，包括：
6.根据权利要求5所述的基于多级特征分解和频域判别的红外图像彩色化方法，其特征在于，计算所述全局注意力矩阵sg中...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦翰林，魏莉莉，李静静，张栩培，廖昕源，肖子龙，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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