一种基于记忆增强与对抗性攻击的图像异常检测方法

本发明公开了一种基于记忆增强与对抗性攻击的图像异常检测方法，该方法包含数据预处理、对抗性攻击、编码器、记忆增强、解码器和判别器六个模块。数据预处理部分采用柏林噪声算法生成模拟异常样本；对抗性攻击部分通过添加微小扰动生成对抗样本，并计算潜空间距离以提升模型鲁棒性；编码器由多个卷积块组成，用于提取图像特征；记忆增强部分通过注意力机制访问记忆矩阵，生成重构表示；解码器利用双线性插值与卷积模块重构图像；判别器采用跳层连接方式，将原始图像与重构图像级联，自动学习合适的距离度量，生成异常得分图。通过上述步骤，本方法有效提升了异常检测的准确率和鲁棒性，适用于多种图像检测场景。