基于改进的条件生成对抗网络的可见光红外图像转换算法

针对当前基于条件生成对抗网络的红外图像生成算法中红外生成图像纹理细节信息差和结构信息差的问题，提出了一种基于改进的条件生成对抗网络的红外图像生成算法。首先，基于ConvNext改进了生成网络，在生成网络解码部分通过添加残差连接增强了解码部分对编码部分提取的图像深层特征的利用；其次，生成网络采用UNet网络架构，增强了对图像底层特征的利用；最后，对抗网络通过对生成图像特征的一阶统计量（均值）和二阶统计量（标准差）的损失计算，进一步改善了红外生成图像的灰度信息和纹理细节信息。与现有典型红外图像生成算法的对比实验结果表明，该方法能够生成质量更高的红外图像，在主观视觉描述和客观指标评价上都取得了更好表现。匹配应用实验表明，该算法在可见光图像与红外图像异源匹配任务中体现了较好的应用价值。