针对近红外图像彩色化过程中存在近红外与可见光图像间模态差异较大、图像域样式不佳而导致其彩色化结果出现色彩纹理不吻合的问题，提出一种基于空洞循环卷积的近红外图像彩色化方法。改进CycleGAN网络，利用级联结构和空洞卷积块的优势设计了一种名为空洞级联模块，该模块采用编解码级联结构，代替原模型残差网络中的单向连接结构，进行特征通道的级联。在编解码级联层中引入空洞卷积模块，利用空洞卷积不损失图像纹理细节的优势，进一步提取不同尺度的近红外图像特征信息，最后通过解码将近红外灰度图像上色成彩色近红外图像。算法在生成网络中采用空洞级联方式改善误着色问题；在判别网络中引用感知损失函数改善网络收敛速度慢的问题。并且在NIR＿VIS数据集上开展验证和分析。实验结果表明，所提方法提升效果明显，更好地保持了原目标的结构及色彩纹理特征，有效地提升了近红外图像的可视化效果。