技术总结
本发明公开了一种基于GAN网络的SAR图像生成方法及生成装置，该生成方法包括：获取目标图像；通过GAN网络得到生成图像；基于目标图像、生成图像、目标图像和生成图像融合后的融合图像以及表示目标图像所属类别的标签，训练所述GAN网络以调整生成图像。本发明实现了在一个生成对抗网络中同时获取生成的船舶目标及其类别信息，GAN网络的生成器中引入残差网络结构不仅可以提升深层网络的训练性能，还能更好地保留SAR图像中船舶目标的结构信息；判别器中引入梯度惩罚，使GAN网络训练更加稳定，收敛更快，同时能够生成更高质量的样本图像。同时能够生成更高质量的样本图像。同时能够生成更高质量的样本图像。
技术研发人员：王超 李璐 张红
受保护的技术使用者：中国科学院遥感与数字地球研究所
技术研发日：2019.10.23
技术公布日：2021/4/23