基于深度神经网络的遥感图像彩色化方法

为了实现遥感图像彩色化,解决目前彩色化模型存在颜色不准确和颜色溢出等问题,提出一种端到端的深度神经网络模型.首先,通过构建多尺度残差感受域块提取丰富的高维特征;其次,利用U-Net、复杂残差结构、注意力机制和子像素向上卷积等结构构建一个彩色信息重建网络输出彩色化结果;最后,使用NWPU-RESISC45遥感图像数据集进行训练和验证.结果表明,与其他自动彩色化方法相比,所提方法的PSNR值平均提高6～10 dB,SSIM值增加0.05～0.11,实现了遥感图像彩色化.此外,该方法在RSSCN7和AID数据集上也取得了良好的彩色化效果.