一种基于对比学习的红外到可见光图像翻译方法

本发明提供了一种基于对比学习的红外到可见光图像翻译方法。构建图像数据集和图像翻译模型，模型包括改进的ViT特征提取模块、改进的多层对比损失，以及由ResNet生成器和多尺度判别器构成的生成对抗网络，利用特定的损失函数训练网络，再利用训练好的网络完成红外图像到可见光图像翻译。本发明可以由红外图像生成真实、具有细粒度的可见光图像，能够应用于夜间红外向日间可见光图像翻译、目标检测与图像融合等场景。