RAUGAN：基于循环生成对抗网络的红外图像彩色化方法

摘要

针对近红外图像彩色化过程中的色彩失真、语义模糊和纹理形状不清晰的问题，提出了一种红外图像彩色化方法（RAUGAN）。该算法首先改进了CycleGAN网络的生成器，设计并融合了一种Res-ASPP-Unet网络，将空洞空间金字塔池化（ASPP）在原始UNet的Skip connection结构处连接，使解码分支中的不同尺度输出特征图都能与编码器中对应的输出特征图相结合；其次，设计了由残差块与通道和空间注意力模块（CBAM）构成的深度瓶颈层块替换UNet网络中的瓶颈层，用于增强局部区域特征，提高其识别能力；最后，在判别网络中引用感知损失函数从而解决色彩恢复失真的问题。实验结果表明：该方法彩色化效果明显优于其他方法。

关键词

计算机应用 / 红外图像彩色化 / 循环生成对抗网络 / 空洞空间金字塔池化 / 注意力模块