基于低光照增强校正的空天目标雷达图像数据生成方法

本申请涉及一种基于低光照增强校正的空天目标雷达图像数据生成方法。所述方法包括：设计内容传递分解网络，在潜空间通过Hadamard积约束将低光特征分解为光照无关的反射分量与自适应光照分量，提出可学习强度压缩函数，通过梯度一致性约束与稀疏正则化动态生成潜空间掩码；将掩码嵌入逆向去噪过程实现退化区域的定向修复，结合扩散模型的生成能力与物理先验的引导性；基于双向扩散原理重构扩散路径，通过端点绑定约束生成过程的物理一致性，自适应调整扩散步长，引入循环隐式迭代机制，通过循环神经网络模块逐步细化生成结果，能够实现精确的光学—ISAR图像翻译。