一种基于分割引导数据增强的图像融合分类方法及装置

本发明提供一种基于分割引导数据增强的图像融合分类方法及装置，涉及计算机视觉技术领域。该方法包括：对训练数据集中的每个图像使用FastSAM网络进行分割；计算图像与分割图的余弦相似度，选择平衡分割图，构建分割数据集；构建距离范数度量及信息增益确定分割图增强数量得到增强数据集，对分类模型进行训练。本发明结合图像分割技术，通过对图像进行精确的分割特征提取，识别出图像中的关键语义区域和结构特征，从而在数据增强过程中更好地保持图像的语义一致性和结构完整性。引入动态插值策略，根据图像的分割特征和上下文信息，自适应地调整增强操作的参数和方式，在尽可能不改变原始数据分布的情况下实现增强数据的多样性和合理性。