【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理，涉及图像生成方法，特别涉及一种基于方位角自适应分区与样本优选的sar图像生成方法、系统、设备及介质，该方法可作为进一步的目标分类的基础。
技术介绍
1、合成孔径雷达（sar）图像具有独特的成像特性，能够穿透云雾、植被等，在不同的光照和天气条件下获取目标区域的信息，在众多领域发挥着极为关键的作用。然而由于sar成像成本高昂、成像后标注工作量大，数据短缺成为sar图像在自动目标识别（atr）领域受到的主要阻碍。
2、现有的sar图像生成方法（如基于gan的sar图像生成方法，如cgan、dcgan、acgan、wgan、wgan-gp、infogan等）大多对生成图像方位角控制不足，导致生成图像方位角与期望角度差异过大，影响识别效果。同时，现有的生成算法通常在训练过程中使用全部的生成样本进行参数更新，不利于网络参数向全局最优方向前进。
3、如cn112766381b中公开了一种有限样本下属性引导的sar图像生成方法，通过构建属性引导的生成对抗网络，利用类别标签和方位角度信息，解决目标域数据集中...
【技术保护点】
1.一种基于方位角自适应分区与样本优选的SAR图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于方位角自适应分区与样本优选的SAR图像生成方法，其特征在于，步骤1中，自适应划分的过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于方位角自适应分区与样本优选的SAR图像生成方法，其特征在于，步骤102中，MS-SSIM的计算公式如下：
4.根据权利要求2所述的基于方位角自适应分区与样本优选的SAR图像生成方法，其特征在于，步骤104中，的计算公式如下：
5.根据权利要求1所述的基于方位角自适应分区与样本优选的SAR...
【技术特征摘要】
1.一种基于方位角自适应分区与样本优选的sar图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于方位角自适应分区与样本优选的sar图像生成方法，其特征在于，步骤1中，自适应划分的过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于方位角自适应分区与样本优选的sar图像生成方法，其特征在于，步骤102中，ms-ssim的计算公式如下：
4.根据权利要求2所述的基于方位角自适应分区与样本优选的sar图像生成方法，其特征在于，步骤104中，的计算公式如下：
5.根据权利要求1所述的基于方位角自适应分区与样本优选的sar图像生成方法，其特征在于，步骤2中，获得具有最优参数的生成对抗网络的具体过程为：
6.根据权利要求1所述的基于方位角自适应分区与样本优选的sar图像生成方法，其特征在于，步骤201中，构建的基于方位角自适应分区与样本优选生成对抗网络包括生成器网络和判别器网络；
7.根据权利要求1所述的基于方位角自适应分区与样本优选的sar图像生成方法，其特征在于，步骤20...
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