一种基于纹理增强和形态增强的单域泛化方法

本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于纹理增强和形态增强的单域泛化方法，包括：获取第一源域图像和第二源域图像，并进行预处理；将第一源域图像输入到训练好的纹理增强模块，获得对应的第一虚拟样本；将第一源域图像和所述第二源域图像输入到训练好的形态增强模块，获得对应的第二虚拟样本；使用所述第一源域图像、所述第一虚拟样本和所述第二虚拟样本训练分类模型，并设计损失函数优化训练过程，当训练次数到达指定次数，停止训练，获得训练好的分类模型；将目标域图像输入所述训练好的分类模型，输出分类结果。本发明同时考虑纹理差异和形态差异所带来的领域差异问题，丰富了生成的虚拟样本的样本域，从而有效提高分类模型泛化能力。