在一些军事大片中，士兵头戴夜视仪搜索前进似乎是少不了的场景。使用红外光在黑夜中观察的夜视系统通常将视物渲染成单色图像。 图源：flir.com 不过，在最近的一项研究中，加州大学欧文分校的科学家们借助深度学习 AI 技术设计了一新方法，有了这种方法，红外视觉有助于在无光条件下看到场景中的可见颜色。 研究共同一作、加州大学欧文分校工程师、外科医生和视觉科学家 Andrew Browne 表示，「世界上很多地方都以人们赖以做出决策的方式进行颜色编码，比如信号灯。」 夜视系统是个特例。使用红外光照亮黑夜的夜视系统通常仅以绿色渲染场景，而无法显示出在正常光线下可见的颜色。一些较新的夜视系统使用超灵敏相机放大可见光，但这些相机几乎不能显示出漆黑环境中没有光可放大的颜色。 Andrew Browne 因此，在这项研究中，研究者推断，赋予物体可见光的每种染料和颜料不仅反射了一组可见波长，而且可能反射一组红外波长。那么，如果可以训练一个能够识别每种染料和颜料的红外指纹的夜视系统，则能够使用与每种染料和颜料相关的可见光来显示图像。
