(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111283908.4 (22)申请日 2021.11.01 (71)申请人 西安电子科技大 学 地址 710000 陕西省西安市雁塔区太白南 路2号 申请人 北京仿真中心 (72)发明人 吴鑫　郭昭祥　尹思遥　杜惠杰　 (74)专利代理 机构 西安嘉思特知识产权代理事 务所(普通 合伙) 6123 0 代理人 王萌 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G01J 5/00(2022.01) (54)发明名称 一种基于生成对抗网络的红外波段拓展方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于生成对抗网络的红 外波段拓展方法， 包括： 获取第一波段的待处理 图像， 所述待处理图像为红外图像； 将所述待处 理图像输入红外波段拓展模型， 以使所述红外波 段拓展模型确定所述待处理图像在第二波段下 各像素点的本征处辐射值， 并在根据所述第二波 段下各像素点的本征处辐射值确定各像素点的 灰度值之后， 生成合成图像； 其中， 红外波段拓展 模型为预先训练好的生成对抗网络， 合成图像为 待处理图像在第二波 段下的灰度图像。 本发明通 过生成对抗网络建立第一波段与拓展后的第二 波段之间的映射关系， 进而可以将第一波段下的 待处理图像由中波拓展至长波、 或者由长波拓展 至中波， 具有较强的实用性。 权利要求书3页 说明书9页 附图3页 CN 114417691 A 2022.04.29 CN 114417691 A 1.一种基于生成对抗网络的红外波段拓展方法， 其特 征在于， 包括： 获取第一波段的待处 理图像， 所述待处 理图像为红外图像； 将所述待处理图像输入红外波段拓展模型， 以使所述红外波段拓展模型确定所述待处 理图像在第二波段下各像素点的本征 处辐射值， 并在根据所述第二波段下各像素点的本征 处辐射值确定各像素点的灰度值之后， 生成合成图像； 其中， 所述红外波段拓展模型为预先训练好的生成对抗网络， 所述合成图像为所述待 处理图像在第二波段 下的灰度图像。 2.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的红外波段拓展方法， 其特征在于， 所述红 外波段拓展模型包括预 先训练好的生成器网络和预 先训练好的判别器网络； 所述红外波段拓展模型采用如下步骤训练得到： 获取训练样本， 每个训练样本包括第一波段的第一样本 图像、 以及第一样本 图像对应 的第二波段的第二样本图像； 输入所述训练样本至待训练生成对抗网络， 以使待训练生成器网络确定所述第 一样本 图像中各个像素点在第二波段下的第一辐射值， 并使 所述待训练判别器网络根据第二样本 图像以及所述第一辐射值， 计算第二样本图像中各个像素点的真实辐射值与所述第一辐射 值之间的第一差异； 当所述第一差异满足预设条件时， 固定所述待训练生成器网络的当前参数， 使所述待 训练生成器网络利用自身的当前参数确定所述第一样本图像中各个像素点在第二波段下 的第二辐射值， 并使 所述待训练判别器网络计算第二样本图像中各个像素点的真实辐射值 与所述第二辐 射值之间的第二差异、 以及第一损失函数 的函数值， 进一步根据所述第一损 失函数的函数值调整所述待训练生成器网络的当前参数； 当所述第二差异满足预设条件时， 得到预 先训练好的生成器网络； 固定所述待训练判别器网络的参数， 使所述预先训练好的生成器网络利用自身参数确 定所述第一样本图像中各个像素点在第二波段下的第三辐射值， 并使 所述待训练判别器网 络计算第二样本图像中各个像素点的真实辐射值与所述第三辐射值之 间的第三差异、 以及 第二损失函数的函数值， 进一步根据所述第二损失函数的函数值调整 所述待训练生成器网 络的当前参数； 当所述第三差异满足预设条件时， 得到预 先训练好的生成对抗网络 。 3.根据权利要求2所述的基于生成对抗网络的红外波段拓展方法， 其特征在于， 所述计 算第二样本图像中各个像素点的真实辐射值与所述第一辐射值之 间的第一差异的步骤， 包 括： 计算第一样本图像中各个像素点在第二波段下的第一辐射值与第二样本图像中各个 像素点的真实辐射 值的差值、 以及所述差值均值的标准差； 所述预设条件为： 所述差值与差值均值的差小于所述差值均值的标准差的3倍。 4.根据权利要求2所述的基于生成对抗网络的红外波段拓展方法， 其特征在于， 所述第 一损失函数为： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114417691 A 2其中， LG表示第一损失函数， n表示第二样本图像中的像素点数量， xi表示第一样本图像 中第i个像素点在第二波段 下的第二辐射 值。 5.根据权利要求4所述的基于生成对抗网络的红外波段拓展方法， 其特征在于， 所述第 二损失函数为： 其中， LD表示第二损失函数。 6.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的红外波段拓展方法， 其特征在于， 所述将 所述待处理图像输入红外波段拓展模型， 以使 所述红外波段拓展模型确定所述待处理图像 在第二波段下各像素点的本征 处辐射值， 并在根据所述第二波段下各像素点的本征处辐射 值确定各像素点的灰度值之后， 生成合成图像的步骤， 包括： 获取所述待处 理图像中每 个像素点本征处的第二辐射 值； 根据第二辐射 值， 确定所述待处 理图像中每 个像素点的温度值； 根据所述温度值， 确定所述待处理图像在第二波段下每个像素点本征处的第三辐射 值； 根据所述第三辐射 值， 获得所述待处 理图像在第二波段 下的灰度图像。 7.根据权利要求6所述的基于生成对抗网络的红外波段拓展方法， 其特征在于， 按照如 下公式确定所述待处 理图像中每 个像素点的温度值： 式中， λ1～λ2表示第一波段， W表示待处理图像中每个像素点本征处的第二辐射值， λ表 示每个像素点处 的波长， T表示待处理图像中每个像素点的温度值， c1、 c2为普朗克常数， 其 中， c1＝3.7418 ×108W.m‑2·μm4、 c2＝1.4388×104μm·K。 8.根据权利要求7所述的基于生成对抗网络的红外波段拓展方法， 其特征在于， 按照如 下公式确定所述待处 理图像在第二波段 下每个像素点本征处的第三辐射 值： 式中， Mλ表示所述待处 理图像在第二波段 下每个像素点本征处的第三辐射 值。 9.根据权利要求8所述的基于生成对抗网络的红外波段拓展方法， 其特征在于， 所述根 据所述第三辐射 值， 获得所述待处 理图像在第二波段 下的灰度图像的步骤， 包括： 根据待处理图像在第 二波段下每个像素点本征处的第 三辐射值， 按照如下公式确定每 个像素点在第二波段 下的灰度值： 式中， Mmax表示待处理图像中各像素点第三辐射值中的最大值， Mmin表示待处理图像中 各像素点第三辐射 值中的最小值， G为计算得到的待处 理图像中每 个像素点的灰度值； 根据像素点在第二波段 下的灰度值， 生成所述待处 理图像在第二波段 下的灰度图像。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114417691 A 3