一种基于改进Cycle GAN的图像生成方法

摘要

本发明公开了一种基于改进Cycle GAN的图像生成方法，包括从X域图像数据库中获取输入图像；将所述输入图像输入至编码器并输出特征图像；将所述特征图像输入至特征权重自适应模块，对所述特征图像提取背景信息和目标特征信息，并针对提取的背景信息和目标特征信息进行不同权重的特征融合；将处理后的特征图像依次输入至转换器和解码器中还原生成输出图像。本发明的图像生成方法将特征融合机制引入Cycle GAN网络，改进后生成的图像效果更加真实，特征细节处理效果更好，且改善了原网络转换后背景失真问题，使得转换后的图像在结构、亮度和色彩上更加接近于真实场景下的图像。