【摘 要】
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随着计算机的普及和数字图像处理技术的进步，计算机视觉技术得到了飞速的发展，利用深度学习的方法进行目标检测与识别,较传统的目标检测与识别方法,实现了自动化、智能化和高效化，且具有更高的检测识别精度。 红外图像与可见光图像相比较而言，其抗干扰能力更强，红外图像的目标检测变得越来越重要，尤其是在军事领域和恶劣环境下。然而现如今，目标检测技术主要集中在可见光图像领域，可见光图像与红外图像成像原理不同，因
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随着计算机的普及和数字图像处理技术的进步，计算机视觉技术得到了飞速的发展，利用深度学习的方法进行目标检测与识别,较传统的目标检测与识别方法,实现了自动化、智能化和高效化，且具有更高的检测识别精度。
红外图像与可见光图像相比较而言，其抗干扰能力更强，红外图像的目标检测变得越来越重要，尤其是在军事领域和恶劣环境下。然而现如今，目标检测技术主要集中在可见光图像领域，可见光图像与红外图像成像原理不同，因此直接使用可见光图像训练的深度神经网络对红外图像进行检测识别，精确度会有所下降，而直接使用红外图像去训练一个全新的网络，又面临着红外图像样本少的问题。
针对上述提到的问题，本文提出了一种基于循环一致性生成对抗网络(CycleGAN)的红外能量显色(ITEC)方法，将红外图像转化为可见光图像，并利用完全由可见光图像训练的目标检测网络对生成的图像进行检测。ITEC可以提取红外能量信息，学习能量特征和颜色特征的相关性，生成融合了红外能量信息的可见光图像。ITEC包括对原始红外图像的能量信息进行细节增强的预处理模块和能量信息提取结构。预处理模块采用引导滤波算法对红外图像进行处理，增强图像对比度，丰富图像细节，更好的保留图像边缘。能量信息提取结构通过引入能量桥，将红外能量与生成的可见光图像连接起来，并改进了CycleGAN的结构，使之更适用于图像转换。
实验结果表明，该模型能够生成接近真实可见光图像目标与背景的图像。与利用可见光图像训练好的目标检测网络直接检测红外图像相比，检测利用本文提出的方法生成的可见光图像能够获得更准确的检测结果。
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