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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明提出了一个新的端到端单边的红外到可见光视频转换的框架。本发明基于生成对抗网络，其中生成器基于UResNet，这种网络结合了U‑Net和ResNet的优点，融合了低层和高层特征，同时通过双重交叉相似损失最大程度的保留全局信息和局部信息，从而实现将红外视频转换为逼真、具有时空一致性的稳定的可见光视频，并且在将夜间红外视频翻译为日间可见光视频的任务中依然有好的结果。本发明成果在目标检测与图像融合的应用中同样表现出色。
主权项：1.一种基于生成对抗网络的红外到可见光视频转换的方法，步骤如下：步骤1，将红外视频和可见可见光视频序列划分为图像数据集，用于训练。步骤2，对红外数据集进行预处理，增强图像，将预处理后的图像作为输入送进生成网络中。步骤3，生成器生成可见光帧，将生成可见光帧和真实可见光帧送入多尺度判别器，判断真假，训练判别器。对源红外视频帧和对应可见光视频帧计算它们的对抗性损失，双重交叉相似性损失，从而训练生成器。步骤4，用最终训练的生成器来完成红外视频到可见光视频的转换。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种基于生成对抗网络的红外到可见光视频转换的方法
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