一种基于分割引导的SAR到光学图像转换方法及系统

本发明涉及图像转换技术领域，尤其涉及一种基于分割引导的SAR到光学图像转换方法及系统，包括：获取SAR图像，将SAR图像输入到改进的高分辨率条件GAN网络的生成器中，提取SAR图像特征并生成预测光学图像，并将生成器中的级联残差模块对SAR图像提取的多尺度特征图输入到预先训练的分割损失网络中，得到分割损失；将预测光学图像和成对光学图像与其下采样图像输入到多尺度鉴别器中，计算得到对抗损失；引入CycleGAN框架中的循环一致性结构，通过将生成的光学图像反向映射为SAR图像，进一步引入循环一致性损失；基于分割损失、对抗损失、特征匹配损失以及循环一致性损失优化生成对抗网络，利用生成对抗网络生成SAR图像转换得到的高分辨率光学图像，本发明利用预训练网络和原始网络的组合网络对高分辨率图像进行训练，大大提高了生成的高分辨率图像质量。