基于边界感知和对抗学习的湍流退化图像语义分割方法

摘要

本发明涉及基于边界感知和对抗学习的湍流退化图像语义分割方法，包括以下步骤：(1)针对湍流退化图像，基于湍流成像物理模型，将仿真湍流退化图像与真实湍流退化图像相结合，构建湍流退化图像语义分割数据集；(2)针对步骤(1)获得的数据集，结合湍流退化图像的模糊和畸变特性，构建基于边界感知的DeepLabV3+语义分割模型；(3)将步骤(2)中基于边界感知的DeepLabV3+语义分割模型作为生成器，并结合由五个卷积层组成的鉴别器，构建基于对抗学习的边界感知生成对抗网络GAN模型；(4)针对步骤(3)获得的GAN模型，在步骤(1)获得的湍流退化图像语义分割数据集上进行模型的训练，获得训练后的语义分割GAN模型，利用训练后的语义分割对抗网络GAN模型对湍流退化图像进行语义分割，获得预测分割图。