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基于并行生成对抗网络方法的红外与可见光融合图像的彩色化( Colorization of fusion image of infrared and visible images based on parallel generative adversarial network approach )
L Chen J Han F Tian
红外图像和可见光图像的融合具有许多优点，可以应用于目标检测和识别等领域。颜色可以给出更准确和清晰的特征，但融合图像的低分辨率和低对比度使这成为一项具有挑战性的任务。本文提出了一种基于并行生成对抗网络（GANs）的方法来解决这一问题。我们用红外图像、可见光图像和融合图像作为实验室模型的“L”、“A”和“B”的基础真值。通过并行GANs，我们可以获得实验室数据，并将其转换为RGB图像。采用TNO和RoadScene数据集对本文的方法进行了验证，并与其他三种基于深度学习(DL)的方法得到的五个客观评价参数进行了比较。实验结果表明，该方法比现有方法具有更好的性能。
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