[发明专利]基于特征相似性和线性平滑组合的图像数据扩充方法

权利要求书

1.一种基于特征相似性和线性平滑组合的图像数据扩充方法，其特征在于，包括：

步骤S100、根据已有图像确定扩充需求，并进行特征分析，再收集待组合的目标与图像；

步骤S200、采用区域替代规则实现目标与图像的组合步骤，并通过线性平滑完成图像和目标的融合，具体包括：

步骤S210、随机选定场景图像中目标出现的可能区域中的一点为中心，将目标的集合中的其中一个标注目标G_i的中心点与该点重合，以标注边缘L为中心线，分别向内向外同时延伸宽度为H/2的环形区域为平滑区；设最内层边界的像素值为A₁，向外依次递增到最外层边界的像素值为A_n，对于最外层边界的每个像素点P_j，与其具有最小像素距离的内侧像素点P_i，有：

其中，m为i的极大值；

步骤S220、在局部小区域中，每个像素点看作是小块值唯一的区域，连接P_j(x_j,y_j)、P_i(x_i,y_i)线段，环形平滑区域中被穿过的各像素点组成平滑线，各像素点的顺序由各像素点到线段所在直线的垂直投影点P₀(x₀,y₀)到P_j的距离确定：

步骤S230、根据距离由远及近分别设定为A₁～A_n，各像素点的像素值A_i计算公式为：

步骤S240、由于外侧边界的像素点数量大于内侧边界的像素点数量，各像素点的最终像素值为计算值的均值；

步骤S300：根据计算得到的均值进行像素数据比较，再进行图像扩充，输出组合后的图像，与原有小批量数据组成新的数据集。

2.根据权利要求1所述的基于特征相似性和线性平滑组合的图像数据扩充方法，其特征在于，所述扩充需求包括根据已有目标组合背景和根据已有背景组合目标，其中，

已有目标组合背景对应的特征分析为对已有图像进行目标标注，产生对应的目标区域与标签文件；同时分析背景场景特征，获取相似重合度超过第一阈值的图像，输出标签和图像；

已有背景组合目标的特征分析为确定已有图像中目标的可能区域，划定背景区域；同时分析目标特征，获取特征相似重合度超过第二阈值的目标，输出背景和目标。

3.根据权利要求1所述的基于特征相似性和线性平滑组合的图像数据扩充方法，其特征在于，将步骤S300得到的新的数据集执行尺度变换、旋转、平移、滤波或降噪中的一种或多种，进行图像数据的二次扩充。