一种基于相位匹配的图像领域泛化方法和装置、计算设备、可读存储介质

本发明提供一种基于相位匹配的图像领域泛化方法和装置、计算设备、可读存储介质，属于人工智能迁移学习技术领域，方法包括：S1，从包含多个源域数据的训练集中随机选取两张图片，利用傅里叶变换分别提取这两张图片的振幅谱和相位谱；S2，得到增强后的振幅谱；S3，将增强后的振幅谱与两张图片的相位谱利用傅里叶逆变换生成增强后的图像对；S4，利用孪生神经网络架构的深度学习模型提取两张图片和增强后的图像对的孪生层级式特征图，并进行拼接；S5，利用块对比损失函数，对于两张图片和增强后的图像对的孪生特征进行匹配损失计算，优化深度学习模型的网络参数。根据本发明，有效地提升了模型在不同场景下的泛化能力。