【摘 要】
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针对不同谱段图像获取代价不同的问题,提出一种基于生成对抗网络的图像转换方法。转换过程以肉眼可分辨范围内图像轮廓不变为出发点。首先,通过成对的训练数据对生成器和判别器进行交替训练,不断对损失函数进行优化,直到模型达到纳什平衡。然后用测试数据对上述训练好的模型进行检测,查看转换效果,并从主观观察和客观上计算平均绝对误差和均方误差角度评价转换效果。通过上述过程最终实现不同谱段图像之间的转换。其中,生成器
【机 构】
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国防科技大学 电子科学学院,湖南 长沙 410000
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针对不同谱段图像获取代价不同的问题,提出一种基于生成对抗网络的图像转换方法。转换过程以肉眼可分辨范围内图像轮廓不变为出发点。首先,通过成对的训练数据对生成器和判别器进行交替训练,不断对损失函数进行优化,直到模型达到纳什平衡。然后用测试数据对上述训练好的模型进行检测,查看转换效果,并从主观观察和客观上计算平均绝对误差和均方误差角度评价转换效果。通过上述过程最终实现不同谱段图像之间的转换。其中,生成器借鉴U-Net架构;判别器采用传统卷积神经网络架构;损失函数方面增加L1损失来保证图像转换前后高、低频特
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