[发明专利]基于振幅与相位重组的数据增强方法、系统、设备及介质

权利要求书

1.一种基于振幅与相位重组的数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取第一图像；

对所述第一图像进行转换处理，得到转换处理图像；

分别对所述第一图像和所述转换处理图像进行傅里叶变换得到所述第一图像和所述转换处理图像的相位信息与振幅信息；

将所述第一图像的相位信息和所述转换处理图像的振幅信息基于反傅里叶变换得到第一增强图像；

将所述转换处理图像的相位信息和所述第一图像的振幅信息基于反傅里叶变换得到第二增强图像。

2.一种基于振幅与相位重组的数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取第一图像和第二图像；

对所述第一图像和所述第二图像进行傅里叶变换得到所述第一图像和所述第二图像的相位信息与振幅信息；

将所述第一图像的相位信息和所述第二图像的振幅信息基于反傅里叶变换得到第三增强图像；

将所述第二图像的相位信息和所述第一图像的振幅信息基于反傅里叶变换得到第四增强图像。

3.根据权利要求1所述的基于振幅与相位重组的数据增强方法，其特征在于，所述对所述第一图像进行转换处理，包括图像翻转处理、图像平移处理、随机裁剪处理和图像锐化处理。

4.根据权利要求1所述的基于振幅与相位重组的数据增强方法，其特征在于，分别对所述第一图像和所述转换处理图像进行傅里叶变换得到所述第一图像和所述转换处理图像的相位信息与振幅信息，包括：

对所述第一图像进行傅里叶变换得到所述第一图像的频域信息；

对所述转换处理图像进行傅里叶变换得到所述转换处理图像的频域信息；

根据所述第一图像的频域信息得到所述第一图像的相位信息与振幅信息；

根据所述转换处理图像的频域信息得到所述转换处理图像的相位信息与振幅信息。

5.根据权利要求2所述的基于振幅与相位重组的数据增强方法，其特征在于，将所述第一图像的相位信息和所述第二图像的振幅信息基于反傅里叶变换得到第三增强图像，包括：

将所述第一图像的相位信息和所述第二图像的振幅信息组合算出组合后对应的频域信息；

将所述组合后对应的频域信息进行反傅里叶变换得到第三增强图像。

6.根据权利要求2所述的基于振幅与相位重组的数据增强方法，其特征在于，所述将所述第二图像的相位信息和所述第一图像的振幅信息通过反傅里叶变换的公式为：

其中，A表示相位，P表示振幅，x_i表示第一图像，x_j表示第二图像，iDFT表示反傅里叶变换函数。

7.一种神经网络模型，其特征在于，所述神经网络模型应用如权利要求1至6任一所述的基于振幅与相位重组的数据增强方法所得到的增强图像进行训练。

8.一种基于振幅与相位重组的数据增强系统，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取第一图像；

转换模块，用于对所述第一图像进行转换处理，得到转换处理图像；

相位振幅模块，用于分别对所述第一图像和所述转换处理图像进行傅里叶变换得到所述第一图像和所述转换处理图像的相位信息与振幅信息；

第一增强模块，用于将所述第一图像的相位信息和所述转换处理图像的振幅信息基于反傅里叶变换得到第一增强图像；

第二增强模块，用于将所述转换处理图像的相位信息和所述第一图像的振幅信息基于反傅里叶变换得到第二增强图像。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至6中任一项方法的步骤。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1至6中任一项方法的步骤。