一种热成像图像的样本扩充方法

本发明公开了一种热成像图像的样本扩充方法，属于红外热成像与高光谱图像处理技术领域，本发明在长波红外全链路辐射传输模型的基础上，首先构建光谱‑空间双域耦合的分层迁移仿真框架，突破现有技术仅能实现像素级光谱线性迁移的局限，完成从像素级光谱本征、目标级空间纹理到场景级多干扰复合的全维度仿真；其次构建基于物理一致性约束的对抗式迭代优化闭环，将红外辐射物理模型与对抗学习相结合，实现仿真参数的自适应迭代优化。本发明仅需少量合作目标样本即可实现大批量、高物理一致性、高域适配性的非合作目标热成像样本扩充，有效解决了现有技术中样本真实性差、多样性不足、域偏移显著的痛点。