一种基于深度学习的增强仿真图像生成方法

本发明涉及一种基于深度学习的增强仿真图像生成方法，属于计算机视觉和图形学领域，解决了现有技术中的图像翻译方法因需要采取配对数据集进行训练，不可避免地出现图像转换错误与进行监督训练时语义标签获取困难等问题。本发明的方法采用基于生成对抗网络的无监督图像翻译方法，使用非配对数据集进行训练，并通过对比学习以及图像的HOG特征对图像生成过程进行约束，实现了仿真图像真实化的目标。