【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，具体而言，涉及一种声呐仿真图像的生成方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
1、现阶段，基于机器学习的水下目标检测和水下导航等算法的研发通常需要大量的声呐二维或三维图像数据集来训练和验证模型，以确保算法在不同场景和条件下的鲁棒性和性能。而通过对声呐二维或三维图像的仿真，可以获得大规模的声呐数据集，以用于训练深度学习模型或进行算法验证，不需要实际在水下环境中使用昂贵的设备、耗费大量的时间和资源，并且不受限于水下环境的复杂性。
2、本申请的专利技术人发现，当前采用的通过扩散模型、生成对抗网络、风格化迁移技术等深度学习技术进行声呐二维图像仿真的方法，生成的仿真二维图像可能与原始图像在内容和特征上存在差异，准确性无法保证，难以准确模拟位置、角度等附加信息，其应用范围受到限制，并且无法满足大量真实声呐数据的需求。
3、本申请的专利技术人还发现，当前采用的通过三维场景生成声呐数据的技术进行声呐二维图像仿真的方法，在模拟目标和地形的真实性以及多波束上存在一定限制，导致生成场景的真实程度和图像类型的多样性不够...
【技术保护点】
1.一种声呐仿真图像的生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，设置水下仿真场景，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述仿真声呐模块在所述水下仿真场景中生成的回波强度数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述反射点点云数据，通过所述仿真声呐模块计算所述回波强度数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述反射点点云数据，通过所述仿真声呐模块计算所述回波强度数据，还包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述...
【技术特征摘要】
1.一种声呐仿真图像的生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，设置水下仿真场景，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述仿真声呐模块在所述水下仿真场景中生成的回波强度数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述反射点点云数据，通过所述仿真声呐模块计算所述回波强度数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述反射点点云数据，通过所述仿真声呐模块计算所述回波强...
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