摘要
本发明提供了一种对抗式飞鸟场景伪红外图像生成方法，属于图像处理技术领域，该方法包括获取在对抗式飞鸟场景下RGB‑T鸟类的双光图像数据，并对其进行预处理；划分经预处理后的双光图像数据，得到RGB‑T双光数据集；利用RGB‑T双光数据集对循环对抗生成网络模型进行训练，得到基于状态空间模块的循环对抗生成神经网络模型Cycle‑MUHGAN；将可见光图像生成热红外图像输入至经训练后的循环对抗生成神经网络模型Cycle‑MUHGAN，生成伪红外图像。本发明解决了因不同成像设备在分辨率、动态范围、成像质量上存在差异导致融合图像质量不一致以及RGB‑T鸟类数据集稀缺问题。
