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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明涉及一种基于ViT‑CycleGAN的特种车辆SAR图像迁移生成方法及系统，属于图像处理技术领域。具体为：将SAR图像分为背景域和目标域两个域并进行数据预处理,构成训练数据集；创建基于ViT‑CycleGAN的迁移生成网络模型；对ViT‑CycleGAN迁移生成网络模型的两个生成器模块进行基于图像修补的预训练；利用预训练的ViT‑CycleGAN迁移生成网络模型的生成器模块加上判别器模块构成完整的网络模型进行再次的迁移生成训练；待测试SAR场景图像输入到训练好的ViT‑CycleGAN迁移生成网络模型，得到中央含有特种车辆目标的场景图像。本发明解决了传统GAN类模型生成特种车辆的背景多样性不足的问题，并能够在保持较高背景忠实度的同时，提高了生成目标的细节表现和真实感。
主权项：1.一种基于ViT-CycleGAN的特种车辆SAR图像迁移生成方法，其特征在于，包括：获取SAR图像，所述SAR图像包括背景域图像和目标域图像；所述背景域图像为不包含目标仅包含背景的图像；所述目标域图像为仅包含目标且不包含背景的目标图像；对所述背景域图像和所述目标域图像分别进行数据预处理，构成训练数据集；将所述训练数据集输入基于ViT-CycleGAN的迁移生成网络模型进行训练，所述基于ViT-CycleGAN的迁移生成网络模型包括第一生成器模块、第二生成器模块、第一判别器模块和第二判别器模块；所述的背景域图像用于预训练目标域至背景域的第一生成器模块和第一判别器模块，所述目标域图像用于预训练背景域至目标域的第二生成器模块和第二判别器模块；将待测试SAR场景图像输入到训练好的ViT-CycleGAN迁移生成网络模型，通过背景域至目标域的第二生成器模块得到中央含有特种车辆目标的场景图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 一种基于ViT-CycleGAN的特种车辆SAR图像迁移生成方法及系统
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