基于注意力机制的多尺度神经网络红外图像彩色化方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于注意力机制的多尺度神经网络红外图像彩色化方法，该方法首先利用二维卷积神经网络在不同分辨率尺度下对输入的红外图像对进行特征提取，然后通过注意力机制对提取出的高维特征信息进行提炼处理，最终将多尺度信息进行融合处理得到预测的彩色化红外图像。与现有的红外图像彩色化网络相比，本发明基于注意力机制与多尺度层次化结构构建神经网络算法模型，通过采用改进的空间注意力与多维特征连结机制，能够提高网络模型特征提取能力的同时有效降低模型复杂度，通过设计像素损失、边缘损失和感知损失的复合损失函数，进一步提高彩色化红外图像的质量。
基本信息
专利标题 ：
基于注意力机制的多尺度神经网络红外图像彩色化方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581560A
申请号 ：
CN202210199669.2
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-01
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
汪航孙宏滨程成张旭翀
申请人 ：
西安交通大学
申请人地址 ：
陕西省西安市咸宁西路28号
代理机构 ：
西安通大专利代理有限责任公司
代理人 ：
闵岳峰
优先权 ：
CN202210199669.2
主分类号 ：
G06T11/40
IPC分类号 ：
G06T11/40 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T11/00
2D图像的生成
G06T11/40
通过添加表面特征填充平面，例如：色彩或纹理
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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