基于对比学习互信息机制的跨尺度织物瑕疵样本生成方法及系统

本发明公开了一种基于对比学习互信息机制的跨尺度织物瑕疵样本生成方法，包括：S1：构建对比学习互信息网络并构建像素级织物瑕疵‑背景微观剥离器，设置基于PatchNCE的结构相似性损失函数，进而生成IFD‑GAN织物瑕疵图像生成模型；根据采集的织物图像，提取预设尺寸的输入图像块；利用IFD‑GAN织物瑕疵图像生成模型对输入图像块进行瑕疵图像剥离，生成高保真瑕疵图像块；将生成的高保真瑕疵图像块通过滑动窗口方式嵌入至原始工业尺寸织物图像中，输出工业尺寸目标织物瑕疵图像。本申请能够解决真实瑕疵图像采集困难、多样性与类间均衡性欠缺及现有方法无法直接处理工业尺寸图像、无法直接生成连续的经纬向织物瑕疵的问题。