[发明专利]一种跨域的大范围场景生成方法

摘要

本发明公开了一种跨域的大范围场景生成方法,属于图像生成技术领域；首先，设定目标场景中各背景的对应分布情况以及各前景目标的语义特征；根据背景各自的比例，随机生成背景分割图，再将每一个前景目标根据语义特征依次加入背景分割图中；然后，将分割图像与预先设定好的某特征向量进行融合；对特征融合后的图像，利用神经网络的多卷积层进行编码，提取高级特征，得到高级语义特征图，并利用残差网络进一步融合；最后，对融合的残差结果，使用上采样结构进行解码；最终输出彩色场景生成结果。本发明对于数据不足、样本难以获取的大范围视角任务提供了数据生成的方法，并且省去了手动给出分割标注图的过程，效果良好、实用性更强。

主权项

1.一种跨域的大范围场景生成方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、设定目标场景中各背景的对应分布情况以及各前景目标的语义特征；背景包括：天空、陆地和海洋三类；语义特征包括：前景目标的种类，每类前景目标的数量，每类前景目标中每个目标各自的尺寸、姿态和坐标等；前景目标的种类包括飞行器，车辆和船舶三类；步骤二、根据背景各自的比例，随机生成背景分割图，再将每一个前景目标根据语义特征依次加入背景分割图中；首先，生成一张只有背景的分割图：背景分割图的尺寸与目标场景图的大小相同，海洋、陆地和天空各自为一个整体，天空在分割图像最上方，占面积比例m₁；剩下部分包含陆地和海洋，分别按照比例m₂和m₃通过简单随机低阶曲线划分，分布在图像中下方；其中海洋、陆地和天空三部分中，每部分面积中包括的像素取值都相同，三部分的像素值取值不同；然后，在生成的背景分割图上，按照海上目标，地面目标和空域目标的先后顺序，分别加入每一个前景目标；具体过程为：针对某类前景目标，依次选择该类前景目标下的某个目标，根据该目标的姿态，设定该姿态对应的像素轮廓图；然后，根据当前目标的尺寸对像素轮廓图进行调整，并按照当前目标的坐标，将调整后的像素轮廓图放置在背景分割图上对应的位置上；该像素轮廓图中包括的所有像素取值相同；同理，将该类前景目标下的所有目标一一放置到背景分割图上，直至放完三类前景目标中所有的目标；每类前景目标中的所有目标的像素轮廓图中包括的像素取值都相同，目标中的像素取值和背景中的像素取值对应不同的整数，且每个目标的像素轮廓图中的像素取值覆盖背景中的像素值；最终的分割图尺寸为W*H，对应宽度和高度；分割图上每一个数值对应一类前景目标或背景；步骤三、将分割图像与预先设定好的某特征向量进行融合；针对同一类前景目标，网络预先训练该类下的不同小类，针对每一小类中的每个物体，得到每个物体的特征向量，长度均为L；融合是根据选择的某个物体，将分割图像与长度为L的特征向量逐像素拼接，最终得到尺寸为W*H*(l+L)的特征图；步骤四、对特征融合后的图像，利用神经网络的多卷积层对低级特征图像进行编码，提取高级特征，得到高级语义特征图；步骤五、对高级语义特征图利用残差网络进一步融合；步骤六、对融合的残差结果，使用上采样结构进行解码；最终输出尺寸为W*H*3的3通道的彩色场景生成结果。