研究目的
提出一种基于堆叠条件生成对抗网络的近红外（NIR）图像着色方法，以提升生成彩色红外图像的泛化能力和表征效果。
研究成果
所提出的用于近红外图像着色的堆叠条件生成对抗网络模型能够生成不同场景下质量良好的彩色图像。未来的工作将聚焦于评估其他网络架构和损失函数，以改进并加速训练过程。
研究不足
该模型的训练过程计算成本高昂，平均耗时约60小时。未来工作包括评估其他网络架构并增加训练图像数量以实现颜色多样性。
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 近红外影像着色
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DOI：10.1109/ICIP.2018.8451413
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
本文提出了一种基于堆叠条件生成对抗网络的近红外（NIR）图像着色方法。我们设计了一种生成对抗网络（GAN）的变体架构，该架构在条件概率生成模型上采用多重损失函数。研究表明，这种新架构/损失函数能更好地实现生成彩色红外图像的泛化与表征。我们在大型测试数据集上评估了所提方法，并使用标准指标与最新前沿技术进行了对比。
作者：
Patricia L. Su′arez，Angel D. Sappa，Boris X. Vintimilla，Riad I. Hammoud
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