一种基于图像风格迁移的海底底质图像特征增强方法

本发明公开了一种基于图像风格迁移的海底底质图像特征增强方法，所述方法引入Transformer架构，克服了传统的基于卷积神经网络在实现图像风格迁移时存在有偏差表示的这一问题，实现了图像的无偏差风格迁移；在网络的训练优化过程中使用Huber损失来指导和约束图像风格迁移Transformer模型的优化；使用结构更为简单的编码器和解码器来提取、融合图像的内容特征和风格特征，生成风格化的图像，这样既可以防止由于数据集样本容量较小导致模型出现过拟合现象，又可以降低模型的计算复杂度。本发明将高物理分辨率光学图像的内容特征和低物理分辨率海底底质声呐图像的风格特征有机结合，实现了有效的海底底质图像特征增强。