级联多尺度信息融合对抗网络在红外仿真的应用

"基于级联多尺度信息融合对抗网络的红外仿真" 本文提出了一种创新性的方法，即级联多尺度信息融合生成对抗网络（Cascaded Multi-scale Information Fusion Adversarial Network，简称CMIFAN），专门用于红外图像的仿真。这种方法能够通过可见光图像来估算对应的红外图像，有效地模拟了不同波段间的图像转换。 红外图像仿真在军事、安防、遥感等领域具有广泛的应用，而将可见光图像转化为红外图像的关键在于捕捉两者之间的特征关联与差异。CMIFAN采用了级联的对抗网络结构，这种结构分为两级，每级都针对不同的图像特性进行处理。 第一级对抗网络的任务是重建红外图像的结构信息。它利用大感受野的卷积网络结构，这有助于捕捉全局的图像特征，例如物体的轮廓和大的形状。语义分割图像作为辅助任务，帮助网络理解场景的结构布局，从而更准确地重建红外图像的大致形态。 第二级对抗网络则专注于补充红外图像的细节纹理信息。由于可见光图像通常包含丰富的颜色和纹理细节，而这些在红外图像中可能不那么明显，因此，这一级网络采用了小感受野的网络结构，可以捕获更细致的局部特征。同时，引入了多尺度融合模块，这个模块整合了不同感受野的信息，以增强算法的精度和对细节的处理能力，使得生成的红外图像在纹理上更加接近真实。 实验结果显示，CMIFAN在先进的算法通用数据集上的表现优秀，成功实现了可见光到红外的图像转换。生成的红外图像在结构和纹理上都相当准确，不仅在客观指标上超越了同类算法，而且在主观视觉效果上也得到了提升。这意味着CMIFAN对于红外图像仿真的贡献在于提高了图像的真实性和质量，对于相关领域的研究和应用具有重要的价值。 关键词涵盖图像处理、红外图像仿真、生成对抗网络、图像域转换以及感受野，这些关键词反映了研究的核心内容和技术手段。通过使用这些技术，研究人员能够更好地理解和模拟不同光谱下的图像特性，为红外成像技术的进步提供了新的思路。