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申请/专利权人：西北工业大学;中国航发沈阳发动机研究所
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于人工笔划的损伤图像数据增强方法。具体技术方案为：通过构建卷积生成对抗网络，得到可通过随机噪声生成类似损伤的生成器；基于裁剪的损伤图像提取用户笔划信息，形成二值化的用户笔划图像；构建先验网络，同时微调生成网络；利用先验网络和生成网络产生新的损伤；通过改进的泊松融合将增强后的损伤图像与背景图像融合，得到最终的损伤图像。可以人工笔划生成用户想要的各种损伤图像，有效解决了现有损伤样本量少，损伤样本类别分布不均的问题。
主权项：1.一种基于人工笔划的损伤图像数据增强方法，其特征在于：包括步骤：S1、构建卷积生成对抗网络，利用特定尺寸的真实损伤图像训练所述卷积生成对抗网络，得到可通过随机噪声z生成类似损伤的生成器Gz；S2、基于裁剪的损伤图像提取用户笔划信息，形成二值化的用户笔划图像Ishape，将用户笔划图像Ishape与原损伤图像形成图像对，作为新的训练数据；S3、构建先验网络P，通过p＝PIshape,θP训练先验网络P，同时微调生成网络G，使生成网络G能够生成具有指定形状的损伤；p为形状先验向量，对用户笔划的形状信息进行编码；θP表示先验网络的参数；S4、利用步骤S3中训练好的先验网络P和生成网络G，通过从给定的用户笔划图像Ishape中产生新的损伤x′；其中，是随机高斯噪声；S5、通过改进的泊松融合将增强后的损伤图像x′与背景图像融合，得到最终的损伤图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 中国航发沈阳发动机研究所 一种基于人工笔划的损伤图像数据增强方法
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