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公开(公告)号：CN117437524A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311104181.8
申请日：2023-08-30
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06V10/86 , G06V10/44 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的仿真红外图像生成方法，属于图像融合领域。传统红外图像生成方法存在仿真效果逼真度较低、浪费大量人力、财力等问题。为解决这些问题，本发明提供了一种技术方案。该方案包括获取可见光图像与红外图像数据对，并进行预处理以构建生成仿真红外图像数据集。通过采用特定设计的生成对抗网络(GAN)学习可见光图像到红外图像的映射关系，并应用去除噪声技术提升红外图像质量。相对于传统方法，本发明创新性地实现了真实感较高的红外仿真图像生成，具备更高质量的细节保留和分辨率。这项技术具有广泛的应用前景，尤其在军事目标检测与跟踪等领域，可为军事侦查、目标识别和作战决策提供可靠的仿真工具。
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