基于特征重构CycleGAN的红外遥感图像生成

本文提出一种基于特征重构CycleGAN数据生成算法。对CycleGAN网络添加特征重构损失,使得可见光图像在风格、内容、特征方面生成近似符合红外数据特性的图像。该方法可以通过可见光图像与红外图像的互相迁移的生成学习,达到一种以可见光图像生成红外图像数据的作用,有效解决红外遥感领域的样本不足问题。实验结果表明,本方法生成的红外图像能够保持较好的特性。