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龍圖騰網獲悉西北工業大學;昆明物理研究所申請的專利基于兩階段條件生成對抗網絡的近紅外圖像著色方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115170430B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210860842.9，技術領域涉及：G06T5/60；該發明授權基于兩階段條件生成對抗網絡的近紅外圖像著色方法是由郭哲;郭號潔;程宏昌;楊曄;張智博設計研發完成，并于2022-07-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于兩階段條件生成對抗網絡的近紅外圖像著色方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于兩階段條件生成對抗網絡的近紅外圖像著色方法，基于兩階段條件生成對抗網絡的近紅外圖像著色方法包括：S1：獲取近紅外灰度圖像；S2：構建近紅外圖像的灰度預處理模塊；S3：利用近紅外圖像的灰度預處理模塊對近紅外灰度圖像進行預處理，得到灰度圖像；S4：構建圖像著色模塊；S5：利用圖像著色模塊，對灰度圖像進行著色處理，得到著色生成圖像，其中，圖像著色模塊還用于對著色生成圖像和訓練圖像提取到的顏色特征向量進行判別，得到判別結果用于訓練圖像著色模塊。本發明能夠解決現有的圖像著色方法對于包含大量噪聲信息的近紅外圖像，缺少相應的灰度處理，導致著色圖像出現整體視覺效果亮暗閃爍的問題。

本發明授權基于兩階段條件生成對抗網絡的近紅外圖像著色方法在權利要求書中公布了：1.一種基于兩階段條件生成對抗網絡的近紅外圖像著色方法，其特征在于，所述基于兩階段條件生成對抗網絡的近紅外圖像著色方法包括： S1：獲取近紅外灰度圖像； S2：構建近紅外圖像的灰度預處理模塊； 所述步驟S2中，所述近紅外圖像的灰度預處理模塊包括第一生成器和第一判別器，所述第一生成器和所述第一判別器是第一階段損失函數訓練得到的； 所述第一生成器包括第一編碼器和第一解碼器，所述第一編碼器包括7個第一殘差連接塊，第1至4個第一殘差連接塊構成第一下采樣編碼，第5至7個第一殘差連接塊構成第一中間編碼； 所述第一解碼器包括7個第一具有空洞卷積結構的殘差連接塊，第1至4個第一具有空洞卷積結構的殘差連接塊構成第一中間解碼，第5至7個第一具有空洞卷積結構的殘差連接塊構成第一上采樣編碼； S3：利用所述近紅外圖像的灰度預處理模塊對所述近紅外灰度圖像進行預處理，得到灰度圖像； S4：構建圖像著色模塊； 所述步驟S4中，所述圖像著色模塊包括第二生成器和第二判別器，所示第二生成器和所述第二判別器基于第二階段損失函數訓練得到的； 所述第二生成器包括顏色特征向量、第二編碼器和第二解碼器，所述顏色特征向量連接所述第二編碼器，所述第二編碼器包括7個第二殘差連接塊，第1至4個第二殘差連接塊構成第二下采樣編碼，第5至7個第二殘差連接塊構成第二中間編碼； 所述第二判別器包括依次連接的第十一3×3卷積層、第十二3×3卷積層、第三BN模塊、第十三3×3卷積層、第十四3×3卷積層、第四BN模塊、第十五3×3卷積層、第二LeakRelu激活函數層、第十六3×3卷積層和Sigmoid激活函數層，所述第十一3×3卷積層的輸入作為所述第二判別器的輸入，輸入內容包括著色圖像和真實著色圖像，所述第十六3×3卷積層的輸出結果為著色生成圖像，所述Sigmoid激活函數層用于對所述著色生成圖像和真實著色圖像進行判別輸出； S5：利用所述圖像著色模塊，對所述灰度圖像進行著色處理，得到著色生成圖像，其中，所述圖像著色模塊還用于對所述著色生成圖像和訓練圖像提取到的顏色特征向量進行判別，得到判別結果用于訓練所述圖像著色模塊。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西北工業大學;昆明物理研究所，其通訊地址為：710072 陜西省西安市友誼西路127號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。