基于卷积神经网络的多波段融合图像彩色化方法

摘要：

为解决多波段融合图像多在灰度空间不利于人眼观察的问题,提出了基于深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network,DCNN)的多波段融合图像彩色化方法.首先将利用颜色迁移和伪彩色融合制作的部分彩色融合结果添加到网络训练库中;其次将训练图像转换到YUV颜色空间;再其次构建卷积神经网络,在其输入端输入Y通道图像,以UV通道图像为目标训练网络,使其能根据输入自动生成UV通道;最后将灰度融合结果作为Y通道输入到训练好的网络,将输出的UV通道与输入再转换到RGB空间,即可得到彩色化的融合结果.实验结果表明DCNN能对灰度融合结果自动彩色化,方法简单易用,彩色更便于人眼观察.

关键词：图像融合、深度学习、彩色化、卷积神经网络、多波段探测

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省应用基础研究资助项目201701D121062;中北大学第十四届研究生科技立项资助项目20171443

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：201-206