基本信息

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文档摘要

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轻量级融合层驱动的近红外图像彩色化深度学习模型研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，图像处理技术在众多领域发挥着举足轻重的作用，近红外图像彩色化作为其中的关键研究方向，正受到越来越多的关注。近红外图像能够捕捉到物体在近红外波段的辐射信息，这使其在安防监控、遥感测绘、生物医学成像等领域展现出独特的优势。在安防监控领域，近红外图像可实现夜间监控，有效弥补可见光图像在低光照条件下的不足；在遥感测绘中，近红外图像有助于识别植被覆盖、水体分布等地理信息；在生物医学成像中，近红外图像能够辅助检测人体组织的生理特征，为疾病诊断提供重要依据。然而，近红外图像通常呈现为灰度图像，缺乏色彩信息