基于大核卷积和图对比学习的红外图像彩色化方法及系统

本发明属于图像处理技术领域，尤其为基于大核卷积和图对比学习的红外图像彩色化方法及系统，具体步骤为：步骤1，预处理数据集：对第一红外图像数据集和第二红外图像数据集进行预处理，调整数据集中每个图像的尺寸，固定输入图像的大小；步骤2，构建网络模型：整个生成对抗网络包括生成器和鉴别器；步骤3，训练网络模型：训练红外图像彩色化模型，将步骤1中准备好的数据集输入到步骤2中构建好的网络模型中进行训练。本发明通过对输入的红外图像和彩色化图像进行图像块级别的比较和匹配，从中提取出拓扑感知的语义信息，可以有效地保留图像中的结构和语义信息，提高了彩色化结果的质量。