针对无人系统的光学到雷达的跨模态图像迁移方法及装置

本发明公开了一种针对无人系统的光学到雷达的跨模态图像迁移方法及装置，首先，利用预训练语义分割网络对输入的光学遥感图像进行分割，提取高层次的语义特征图；其次，将原始光学图像与语义特征图联合输入生成网络，在语义引导下生成具有SAR风格的目标图像；然后，在图像生成过程中引入多种损失函数，包括对抗损失、感知损失、语义一致性损失等，以提高图像生成的真实性、语义保真度和结构一致性；最后，通过模型训练与优化，得到能够将任意光学图像迁移为对应SAR图像的深度模型。与现有技术相比，本发明充分利用图像中的语义信息进行跨模态结构对齐与细节保持，在生成图像的真实性、边缘清晰度、地物一致性等方面具有显著提升。