【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及基于增强生成对抗网络的可见光图像到红外图像转换方法。
技术介绍
1、红外图像由于能够捕捉热辐射信息、提供清晰的目标全局轮廓，并在低光、烟雾和伪装干扰下保持鲁棒性，广泛应用于军事应用、安全监控和自动驾驶等领域。然而，收集红外图像需要专业且昂贵的设备，并且获取特定场景的图像耗时费力。这导致了红外图像数据集的稀缺，限制了计算机视觉技术在红外领域的研究和应用。相比之下，可见光图像易获取且丰富多样，促使研究人员探索可见光图像到红外图像转换的方法。
2、早期得到红外图像的方法主要依赖于仿真建模和手工特征处理，虽然这些方法考虑了不同物体的各种物理和低级特征，从而提供一定程度的物理可信度，但自然界中物体种类繁多，表面温度模式复杂且难以预测，使得对每张图像进行手动分析、分割和建模非常耗时、费力，且容易出现不准确和不一致的问题。
3、近年来，随着深度学习的进步，研究人员尝试利用深度模型从可见光图像转换成红外图像。然而，由于大气辐射和目标的本征辐射的影响，不同区域的红外图像温度差异显著。因此，在从可见光...
【技术保护点】
1.一种基于增强生成对抗网络的可见光图像到红外图像转换方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于增强生成对抗网络的可见光图像到红外图像转换方法，其特征在于，构建增强生成对抗网络的判别器和生成器，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于增强生成对抗网络的可见光图像到红外图像转换方法，其特征在于，构建生成器的损失函数，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于增强生成对抗网络的可见光图像到红外图像转换方法，其特征在于，生成器损失函数为：
5.根据权利要求4所述的一种基于增强生成对抗网络的可见光图像到红外图像转换...
【技术特征摘要】
1.一种基于增强生成对抗网络的可见光图像到红外图像转换方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于增强生成对抗网络的可见光图像到红外图像转换方法，其特征在于，构建增强生成对抗网络的判别器和生成器，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于增强生成对抗网络的可见光图像到红外图像转换方法，其特征在于，构建生成器的损失函数，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于增强生成对抗网络的可见光图像到红外图像转换方法，其特征在于，生成器损失函数为：
5.根据权利要求4所述的一种基于增强生成对抗网络的可见光图像到红外图像转换...
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