一种基于生成对抗网络的高质量红外小目标数据增广方法

本发明提供一种基于生成对抗网络的高质量红外小目标数据增广方法，通过基于图像一致性约束的生成对抗网络，将可见光图像转换成高质量的红外背景图像；再利用图像分割技术从真实红外小目标数据集中提取各类目标的高精度分布模型；然后依次使用包括尺寸变换、位移操作的图像处理方法扩充目标模型图像数量，与生成的红外背景图像结合得到合成红外小目标图像；最后利用真实的和合成的红外小目标图像训练基于局部显著性约束的分布调整模型，生成高质量的红外小目标图像数据。