基于泊松图像融合及图像风格化的交互式数据扩展方法

摘要

本发明公开了一种基于泊松图像融合及图像风格化的交互式数据扩展方法，包括：基于泊松图像编辑的交互式数据增强方式，通过读取原始图像的标注信息对发动机缺陷进行提取，并构建缺陷信息库；基于Pytorch框架对风格迁移模型中的训练参数进行调整，用于将缺陷信息的风格转换成背景图中相应位置的风格，获取新缺陷图像；将新缺陷图像与背景图像融合，并利用泊松融合对融合边界进行修正，减小融合痕迹，获取带有新缺陷的发动机孔探图像，并将其作为扩展图像用于发动机孔探图像缺陷检测任务的模型训练；对若干张原始图像进行交互式数据扩展，生成若干张新缺陷图像，将原始图像和新缺陷图像作为一个图像二分类数据集，对新缺陷图像进行判定。