基于DDR-CycleGAN的红外图像数据增强

作者：张浩; 杨坚华; 李启航; 花海洋

来源：激光与红外, 2022, 52(04): 600-606.

DOI：10.3969/j.issn.1001-5078.2022.04.020

• 循环一致性生成对抗网络
• 双监督机制
• 相对概率
• 红外图像数据增强

提出了一种基于双鉴别器相对循环一致性生成对抗网络(DDR-CycleGAN)的红外图像数据生成方法。针对双鉴别器监督机制易出现的过度优化造成的性能下降问题，该方法在双鉴别器循环一致性生成对抗网络(DD-CycleGAN)中加入了相对概率的思想，采用鉴别器鉴别图像的相对真实概率替代绝对真实概率，使得生成图片更加接近真实图片。本文方法采用FLIR数据集进行训练和测试，实验结果表明本文方法相比DD-CycleGAN在可见光图像生成红外图像的图像质量上，峰值信噪比提高了3.91%,FID(Frechet Inception Distance score)降低了3.81%。

• 单位
  中国科学院大学; 中国科学院沈阳自动化研究所